このポッドキャストでは、MongoDBのシニアAI開発者サポーターであるアプールバ・ジョシ氏がゲストとして招かれ、大規模言語モデル（LLMs）を利用したソフトウェアアプリケーションの評価方法やパフォーマンスの向上策について解説しています。
適切なLLMの選定や性能評価の基準、さらには実際にアプリケーションのパフォーマンスを改善するためのテクニックが深掘りされており、開発者にとって実用的な情報が満載です。
また、ドメイン特化型モデルや、正確なデータチャンキング戦略も採用されており、より効果的なアプリケーション開発が可能になることが示唆されています。
新しい技術に魅了されつつも、それが必ずしもプロジェクトに有益であるとは限らないことや、場合によっては既存の機械学習ソリューションが適している可能性も指摘されています。
聴く者を啓発し、次世代AIアプリケーション開発への熱意をかきたてる内容となっています。
出典 : Apoorva Joshi on LLM Application Evaluation and Performance Improvements https://www.infoq.com/podcasts/llm-application-evaluation-performance-improvements/
