企業における大規模言語モデル（LLM）の導入が進んでいます。
まだ「大量採用」の段階ではありませんが、これはLLMが新しいからであり、多くの会社がどのように活用すべきかをまだ知らないためです。
GPT-4のようなモデルはまだ1年にも満たず、企業の予算サイクル完了前の段階にあります。
しかし会社が潜在的な価値を理解すれば、安全性や信頼性に関する有効な反対意見が出てきますが、解決策は存在します。
特に、中小規模のチームで、既存のワークフロー内で実装される導入が見られます。
彼らは、概要作成や検索、分類作業など、基本的なタスクにLLMを活用し、非常に高いROI（投資収益率）を見込んでいます。
そして米国においても、LLMに対する需要は途絶えることなく高まっていると言われています。
LLMの信頼性に関しては、テストという外部プロセスではなく、開発プロセスそのものです。
コードでビジネスルールを書く代わりに、タスクを完了させるためにLLMエージェントを案内します。
将来的には、LLMの信頼性を高めるためのスタートアップが市場に出現するかもしれませんが、開発者がプロンプトを追加することで解決可能な課題に投資する前に、その必要性について検討が必要です。
なぜなら、LLMは急速に賢くなっているからです。
私たちの意見は根拠を持っていますが、強い意見は新しい証拠に基づいて柔軟に変化します。
出典 : https://medium.com/@kevindewalt/great-analysis-2ab3baccd3ae