今まさに市場で注目されているChatGPTやGPT-4などの革新的な言語生成AI技術を活用する実践的な手引きが登場しました。
これらのAIはテキストやスピーチを生成することができ、大規模なテキストデータから学習して、独自のスタイルや内容を持つ新しいテキストを開発することが可能です。
特に有効とされるトランスフォーマーというニューラルネットワークアーキテクチャを用い、注意深くデータを解析することで質の高いテキスト生成を実現しています。
技術者にとって、このようなAIをプロジェクトに組み込む時が来ています。開発効率の向上と費用の削減、ビジネスの要求に応える柔軟性、経験から学ぶ能力が、これらのAIを利用する大きなメリットです。
更に、カスタマーサービスの意図検出やデータの補完、品質検証など、多様な応用が可能になっており、APIを通じた容易な操作性が実現されています。
しかし、AIが誤った情報を生成する可能性（「幻覚」とも言われます）があり、出力内容の品質や構造をしっかり検証する手法が重要となります。
本ガイドでは、このようなリスクを軽減するための実践的なアドバイスを提供します。
パート2では、さらに詳細な改良提案を紹介する予定ですので、ぜひご期待ください。
出典 : https://olivier-blais.medium.com/a-practical-guide-to-leverage-generative-language-ai-in-your-projects-fd90e047a7b6