大規模言語モデル（LLM）は、AIの進化を象徴する技術の一つです。その魅力をデモで簡単に紹介できる一方で、実際の運用では多くの課題があります。プロトタイプから運用段階へ移行する際、多くの団体が安全性、性能、コストの面で解決すべき問題に直面しています。
低リスクの応用から始め、段階的にLLMを統合していくことが賢明です。同時に、新しい機能やモデルが出るたびに適応するためには、将来に備えることも重要です。例えば、安価なLLMから利用を開始し、必要に応じて高度なモデルへ変更する、汎用的なインタフェースの使用といった戦略が有効です。
また、LLMの適切な運用には人間の介在が欠かせません。全ての操作をログに記録し、監視ツールを利用して運用を管理することが大切です。これらのことは大きな運用の進歩になりますが、継続的な監視や改善によって、ユーザーにとって最良の体験を提供することができます。
これらの考え方は全てのシナリオに適用されるわけではありませんが、LLMを活用するための一助になることを願っています。
出典 : https://medium.com/towards-data-science/some-thoughts-on-operationalizing-llm-applications-aae3530821a8