近年、OpenAIのGPT-4やMetaのLlama、AnthropicのClaudeのような大規模言語モデル（LLM）に対する需要が高まっています。
これらのテクノロジーはアプリケーション開発の基盤として用いられることが多いですが、実際に効果を発揮するには、人々がそれらを上手に使うことが肝心です。
多くの組織が生産性を高め、革新的なビジネス手法を促進するための適切なLLM戦略を模索中です。
これらのLLMを利用する主な手法として「プロンプティング」「レトリーバル拡張生成（RAG）」「インストラクション微調整」という３つがあります。
プロンプティングは、日常的な知識を用いて単純な課題を解決するための基本的な手法で、RAGは現在の情報や特有の知識が必要な場合に有効です。
また、専門的な用語や知識が求められるタスクには、インストラクション微調整が使われます。
MITスローンのプロフェッサーによると、これらのモデルを活用することで、ビジネスプロセスが劇的に速くなる可能性があります。
アプリケーションを素早く構築するためには、これらの手法を組み合わせ、プロンプトの技術を社員が学ぶことが必要です。
最適なLLMの活用法を見つけることが、ビジネスを変革する鍵となるでしょう。
出典 : 3 ways businesses can use large language models https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/3-ways-businesses-can-use-large-language-models
