現代のビジネスにおいて、AI技術は非常に重要な役割を果たすようになっています。
特に、大規模な言語モデル(LLM)は、その高い生産性により多くの企業が注目しています。
しかし、コンピュートリソースの高コストや、トレーニングデータに関する問題、最新のLLMへの過度な期待によって苦闘している企業も少なくありません。
ビジネスの目標とLLMの選定を適切に合わせることが重要ですが、よくある間違いは、最新の技術にとらわれ過ぎて、実際のユースケースを考慮しないことです。
データの質や関連性を見過ごすことも問題で、その結果として期待外れのパフォーマンスにつながる可能性があります。
間違ったLLMを選択すると資源の無駄遣いに終わるだけでなく、ユーザーエクスペリエンスを損ね、組織内のAIイニシアティブへの信頼を失墜させかねません。
そのためには、ビジネス目標と解決したい具体的な問題を明確にし、LLMの綿密な研究と解析が不可欠です。
また、組織内の異なる関係者と協働しながら、現実世界でのパフォーマンスを評価するために、いくつかのモデルを使ったパイロットプログラムを実行することが推奨されます。
LLMはスケーラブルであるべきであり、関連する規制や倫理基準を順守する必要があります。
コスト管理はAIの導入において習得が必要なスキルです。
データのプライバシーやセキュリティにも注意し、適切なモデルを選択することで、企業は持続可能なAIの利用を進めることができるでしょう。
最終的には、LLMの活用がビジネスプロセスをどのように向上させるかを明確にし、段階的な最適化を重ねながらAIソリューションを構築することが鍵です。
出典 : How to Choose the Right LLM https://www.informationweek.com/machine-learning-ai/how-to-choose-the-right-llm
