LLM（大規模言語モデル）の有効活用を目指す読者に向けて、具体的かつ実務的なアドバイスを提供する記事です。先週の記事でChatGPTやその他のLLMシステムを用いた練習例を提示した後、今回は科学的な洞察を得るためのガイドラインに焦点を当てています。
ガイドラインはChatGPTの使用に特化した部分と、LLMシステムを選ぶ際の部分に分けられており、前者は機密情報の共有を避けることを含む具体的な注意点を提示します。後者は、今後数年間で信頼できる私的なシステムを見つけるための戦略的な考察を促します。
また、Dr. Raminderpal Singhに焦点を当てた部分では、テックバイオ業界での彼の30年にわたる豊富な経験と貢献について紹介しています。彼は、AI技術の初期段階の薬物発見への応用を加速するオープンソースコミュニティHitchhikersAI.orgのリーダーでもあります。
この記事を通して、LLMを効果的に活用する第一歩となる知識を得ることができるでしょう。
出典 : Part three: pragmatic guidelines to getting the best out of LLMs https://www.drugtargetreview.com/article/151704/part-three-pragmatic-guidelines-to-getting-the-best-out-of-llms/