Rohan Rao＆＃039;ビジネスに適したLLMSを選択するためのガイド

Leading with Dataのこのエピソードでは、Data Scienceの魅力的な世界に飛び込みます。RohanRaoは、Kaggle Grandmasterであり、機械学習ソリューションの専門家であるRohan Raoです。 Rohanは、戦略的パートナーシップ、データツールの進化、および大規模な言語モデルの将来に関する洞察を共有し、業界を形作る課題と革新に光を当てています。

Spotify、Googleポッドキャスト、Appleなどの人気のあるプラットフォームに関するデータを使用して、このリーディングのエピソードを聴くことができます。お気に入りを選んで洞察に満ちたコンテンツを楽しんでください！

Rohan Raoとの会話からの重要な洞察

• 競技会の戦略的パートナーシップは、思い出に残る勝利と学習体験につながる可能性があります。
• データサイエンスツールの進化には、実践者からの継続的な学習と適応が必要です。
• LLMの将来は、新しいデータソースと合成データ生成に依存する可能性があります。
• 企業はLLMの統合に熱心ですが、それらを一意のデータセットに適用する際の課題に直面しています。
• LLMを選択するための包括的なフレームワークは、情報に基づいた意思決定を行う際に企業を導くことができます。
• 実験は、従来のアルゴリズムとビジネス上の問題の生成AIを選択する上で重要です。
• APIを使用した独自のLLMは、より高いコストにもかかわらず、企業にとってより便利なソリューションを提供することがよくあります。
• 責任あるAIには、テクノロジー、ポリシー、規制など、多面的なアプローチが含まれます。
• 専門のAIエージェントは、企業内でターゲットを絞った効率的な問題解決に対して有望です。

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データサイエンスの旅をどのようにして始めましたか、そしてどの競争があなたにとって際立っていますか？

Kunal、データをリードしてくれてありがとう。データサイエンスの私の旅は、ほぼ10年前に始まり、コーディング、ハッカソン、競争に満ちていました。傑出した競争を選ぶのは困難ですが、1つの記憶に残る瞬間は、強力な競争相手と巧妙に協力することで、Analytics Vidhyaのハッカソンでの勝利のハットトリックを達成することでした。それは報われた戦略的な動きであり、私の競争の激しい日からの懐かしい思い出です。

傾向を観察して、データサイエンスは最近どのように進化しましたか？

データサイエンスの分野では、段階的な進歩と突然の跳躍の段階が見られました。 XgBoostのようなツールは予測モデリングに革命をもたらし、BertはNLPを変換しました。最近、CHATGPTのリリースは重要なマイルストーンをマークし、LLMSの機能を紹介しました。これらの進歩により、データ科学者はスキルを継続的に適応させ、アップグレードする必要がありました。

生成AIの将来に対するあなたの予測は何ですか？

LLMSの軌跡は、プラトーがそれに続く急な初期改善を示す傾向があります。パフォーマンスを徐々に改善することは、時間とともにより挑戦的になります。 LLMは膨大な量のインターネットデータから学びましたが、将来の改善は、合成データ生成の新しい、大規模なデータセットまたは革新にかかっている可能性があります。今日利用可能な計算リソースは前例のないものであり、イノベーションはこれまで以上にアクセスしやすくなっています。

ビジネスはどのように生成AIとLLMを採用していますか？

さまざまな業界の企業は、LLMを事業に統合することに熱心です。この課題は、これらのモデルを独自のビジネスデータと結婚することにあります。これは、LLMが訓練されているほど広範ではないことがよくあります。 H2O.AIでは、企業が独自のデータセットでLLMの力を活用できるようにすることに焦点を当てた作業の大部分を見ています。

さまざまなセクターで見た最も一般的なユースケースは何ですか？

企業からの最も一般的な質問は、特定のデータからLLMを学習させる方法です。目標は、LLMSの一般的な機能を適用して、独自のビジネス上の課題に対処することです。これには、モデルの強みと制限を理解し、既存のシステムやデータ形式と統合することが含まれます。

ビジネスニーズに適したLLMを選択するためのフレームワークを共有できますか？

確かに。 Data Hack Summitで提示したフレームワークには、ビジネス用のLLMを選択する際に考慮すべき12ポイントが含まれています。これらは、モデルの機能と正確性から、コンプライアンスやプライバシーなどのスケーラビリティ、コスト、および法的考慮事項にまで及びます。これらの要因を評価して、どのLLMがビジネスの目標と制約に最適かを判断することが重要です。

従来のアルゴリズムと生成AIの選択をどのようにナビゲートしますか？

重要なのは、実験して反復することです。 Xgboostのような従来のアルゴリズムは多くの問題のための頼りになっていますが、LLMSは新しい可能性を提供します。特定のタスクでのパフォーマンスを比較することにより、企業はどのアプローチがより良い結果をもたらし、展開と管理がより実現可能であるかを判断できます。

LLMS周辺のエンジニアリングソリューションを構築する際の考慮事項は何ですか？

APIを使用して独自のLLMを選択し、オープンソースLLMSオンプレミスをホストすることは重要な決定です。オープンソースモデルは費用対効果が高いと思われるかもしれませんが、インフラストラクチャ管理やスケーラビリティなどの隠された複雑さが備わっています。多くの場合、企業はより高いコストにもかかわらず、便利なためにAPIサービスに引き寄せられます。

責任あるAIの課題にどのように対処しますか？

責任あるAIは、技術ソリューションを超えて拡張される複雑な問題です。ガードレールとフレームワークは誤用を防ぐために整っていますが、LLMSの予測不可能な性質により、完全に制御することが困難になります。このソリューションには、技術的な保護手段、政府の政策、およびAIの規制の組み合わせが含まれる場合があり、革新と倫理的使用のバランスを取ります。

ビジネスにおけるAIエージェントの使用についてどう思いますか？

私はAIエージェントの可能性について非常に強気です。専門のエージェントは、特定のタスクを高い精度で実行できます。この課題は、これらのマイクロタスクをより広範なソリューションに統合することにあります。一部の製品は、既存のLLMをカスタムプロンプトで単にラップするだけですが、真に専門的なエージェントは、さまざまなドメインで問題解決にどのようにアプローチするかに革命をもたらす可能性があります。

エンドノート

Rohanが強調しているように、データサイエンスと生成AIの景観をナビゲートするには、継続的な学習と実験が必要です。革新的なフレームワークと責任あるAIプラクティスを採用することにより、企業はデータの力を活用して意味のあるソリューションを促進し、最終的には急速に進化する市場での運営方法と競争を変えます。

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