LLMの歩み

ビジネスのためのLarge Language Models

Iason Prassides

Content Developer, DataCamp

ささやかな出発から

• 文字ベースのアルゴリズムから出発
• ビジネスを変革する原動力に
• 旧来技術は自然言語を理解できなかった
• 技術が進歩：
  • コンピュータは人のように言語理解できるか

初期のLLMモデル

• 2017年に初のLLMが登場
  • 基本的だが有望
  • 単純な言語パターンに対応
• LLMの継続的発展
  • 文脈理解が向上
  • 出力精度が向上
• 問い合わせ対応やビジネス洞察に有用

速く、かつ持続可能に

• 企業は迅速かつ効率的なツールを要望
• LLMを高速・省エネ化する動き
  • コスト削減につながる

課題

• ウェブデータとの相互作用で課題が発生
  • バイアス
  • 正確性
• AIコミュニティは解決に取り組む
• 価値ある情報を責任ある形で活用することを重視

アート分野への進出

• LLMがクリエイティブ産業に参入
• 美術・音楽・文学での活用
• 人間の感情はなく、パターンのみを認識
• 感情理解を高める試み

新たな機会

• LLMは常に変化・進化
• 企業に新たな機会

 

演習に進みましょう！

ビジネスのためのLarge Language Models