「LLM製品を開発するのは難しい – これが6つの主要な課題です」
Developing LLM products is difficult - these are the 6 main challenges.
なぜLLMパワードのチャットボットはまだ世界を席巻していないのか
目次
∘ 紹介 ∘ チャレンジ1: “AI戦略”の不足 ∘ チャレンジ2: 限られたデータ ∘ チャレンジ3: プライバシー/セキュリティの懸念 ∘ チャレンジ4: コンテキストウィンドウ ∘ チャレンジ5: プロンプトエンジニアリング ∘ チャレンジ6: プロンプトインジェクション ∘ 結論 ∘ 参考文献
紹介
2022年11月、OpenAIのChatGPTがリリースされ、強力な大規模言語モデル（LLM）であるGPT-3.5によって動作するチャットボットが世界に登場しました。この紹介に続いて、あらゆるセクターの事業者が自身のデータを使用してLLMをトレーニングし、独自のドメイン固有の製品を構築する可能性に魅了されました。
LLMを活用することで訪れる無限の可能性を考えると、あらゆる産業がこれらのモデルを利用して画期的なアプリケーションを作り出す未来に備えて世界は期待しました。しかし、9ヶ月後になって、これらの新しいAIツールは私たちが望んだほどの革新的な存在ではありませんでした。
LLMを活用するために時間とお金、そして人員を割り当てた事業者は、つらい真実に直面しています。LLM製品の構築は困難なのです。
より具体的には、LLM製品の開発には、初期のAIパワードアプリケーションの興奮の陰に隠れていた固有の一連の課題が伴います。
この記事では、これらの課題のいくつかを探り、事業者がLLM製品の開発に取り組む際に直面する一般的な問題について明らかにします。
チャレンジ1: “AI戦略”の不足
LLM製品の開発と展開の技術的な課題は注目されていますが、多くの事業者はそんなプロジェクトの計画を立てる段階にさえ至っていません。
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