おはこんハロチャオ～！何者(なにもん)なんじゃ？じょんすみすです。
DeveloperIO 2023って開催されたの7月じゃん？なんで資料上げるのこんな遅いのよ？って話ですね、はい。 実は、沖縄でもこの話をしようと暖めていたのですが、台風の影響で中止になってしまいました。 その後、オンラインでのリベンジマッチが決定したのですが、別タイトルで話すことにしたので今になって資料をアップする所存です。
はい、とても言い訳がましいですね。
という訳でこちら、皆さんぜひよろしくお願いします！！
資料はこちら
登壇資料はこちらになります。
補足など
以下のようなポイントをお話ししたい内容になっています。
まずは、LLMの構造の話として
- LLMで文章を生成できるのはすごいけど、着目すべき点は生成だけにとどまらないのではないか？
- 自然言語の内部的な表現をうまく学習している
- Transformerベースの手法ではBERTはファインチューニングする汎用的なモデルとして登場したし、GPT-1の論文他のタスクに利用する方法も記載されている
それを踏まえて利用シーンを考えた時に
- 生成さえできればすべて解決するわけではない
- End2Endで生成AIにすべてをやってもらうのではなく、ビジネスフローにおいてどこでどのような利用の仕方ができるか分解して考える必要がある
- LLMがすごい = コンピュータで自然言語を扱うのは難しいことであるのでシステム間の連携を考えると難しいケースも起こりえる
- 自然言語には曖昧性があるのでカッチリ決めたいときには他のインターフェースの方が適してる場合もある
などの話をしています。
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