大規模言語モデル（LLM）は、あらゆる業界において急速にゲームチェンジャーとしての地位を確立し、企業は運営を効率化し、効率を高め、イノベーションを推進するための前例のない機会を提供しています。 OpenAI の GPT-4 から Meta の Llama や Anthropic の Claude などの強力な LLM プラットフォームは、私たちがテクノロジーと対話する方法を変えています。ただし、これらのモデルの力を最大限に活用するには、企業は LLM をワークフローにシームレスに統合するための慎重な戦略を策定する必要があります。
マサチューセッツ工科大学のスローン経営大学院の実践教授である Rama Ramakrishnan 氏は、LLM は企業がこれまでにないスピードでアプリケーションを構築できる変革的なテクノロジーであると述べています。最近のウェビナーで、Ramakrishnan 氏は、企業がさまざまなタスクやビジネス ユース ケースを処理するために利用できる 3 つの異なるアプローチの概要を説明しました。それは、プロンプト、Retrieval Augmented Generation（RAG）、そしてInstruction Fine-tuningです。
1. プロンプト: LLM の力を解放する
プロンプトは LLM を利用する最も簡単でアクセスしやすい形式であり、モデルに質問や指示を出し、生成された応答を受信します。このアプローチは、追加の専門的なトレーニングや分野の専門知識がなくても、常識と日常的な知識でうまく実行できるタスクに特に適しています。
Ramakrishnan 氏は、プロンプトが特定の種類の分類タスクに特に効果的であることを強調しました。たとえば、ある e コマース会社は、LLM を利用して、ウェブサイトに掲載された製品レビューに関する顧客からのフィードバックを分析することができます。レビューを LLM に提供し、潜在的な欠陥や望ましくない機能を特定するように指示することで、企業は製品開発の意思決定を通知し、顧客満足度を向上させるための貴重な洞察を得ることができます。このプロセスでは、手動でレビューをタグ付けおよび分類する必要がなくなり、時間とリソースを節約できます。
不動産分野では、プロンプトを使用して不動産の記述を自動的に生成できます。不動産業者は、主要な機能や特徴を LLM に提供し、潜在的な買い手やテナントを引き付けるための説得力のある魅力的な説明を数えることなく生成できます。これにより、エージェントは記述作成に多くの時間を費やすのではなく、顧客との関係を構築し、取引を完了することに集中できます。
金融業界では、プロンプトを使用して市場動向を分析し、投資レポートを生成できます。金融アナリストは、関連データと市場情報を LLM に入力し、パターンを特定し、予測を行い、洞察力に富んだレポートを生成するように指示できます。これにより、アナリストはより多くの情報に基づいて意思決定を行い、最新の市場動向を常に把握できます。
プロンプトは強力なテクノロジーですが、企業はその制限事項を理解する必要があります。タスクに高度な専門知識または現在の情報が必要な場合、プロンプトだけでは正確で適切な結果を提供できない可能性があります。このような場合、RAG やInstruction Fine-tuning などのより高度なテクニックを使用できます。
2. 検索拡張生成（RAG）：関連データを使用した LLM の拡張
Retrieval Augmented Generation（RAG）は、より高度なテクニックであり、LLM に明確な指示または質問とともに、関連データまたは追加の情報を提供します。このアプローチは、LLM が現在の情報または独自の知識にアクセスする必要があるタスクに特に役立ちます。
たとえば、小売業者は RAG を使用して、製品の返品ポリシーに関する質問に正確に答えることができるカスタマー サービス チャットボットを構築できます。企業の返品ポリシー ドキュメントを使用してチャットボットをトレーニングすることで、小売業者は顧客が正確で最新の情報を受け取るようにし、顧客満足度を向上させ、サポート コストを削減できます。
RAG の中心となるのは、従来型のエンタープライズ検索エンジンまたは情報検索テクノロジーを利用して、大量のドキュメントから関連コンテンツを見つける機能です。これにより、企業は豊富な内部知識ベースを活用し、LLM にタスクを完了するために必要なコンテキストを提供できます。
医療提供者は、RAG を使用して、医師が診断を下し、治療の意思決定を行うのを支援できます。LLM に患者の病歴、検査結果、医学研究論文を提供することで、医師は最も適切な治療方針を決定するのに役立つ貴重な洞察を得ることができます。これにより、患者の転帰が改善され、医療過誤が減少する可能性があります。
法律事務所は RAG を使用して、弁護士が調査を行い、訴訟を作成するのを支援できます。LLM に関連する判例法、規制、および法律記事を提供することで、弁護士は訴訟をサポートするために必要な情報をすばやく見つけることができます。これにより、弁護士の時間と労力を節約し、事件の他の重要な側面に集中できます。
プロンプトと RAG を最大限に活用するために、企業は従業員がプロンプト エンジニアリングのスキルを開発するのを支援する必要があります。効果的なアプローチの 1 つは、「思考の連鎖」プロンプトです。このプロンプトでは、ユーザーが LLM に「段階的に考える」ように指示します。このアプローチは、LLM が複雑なタスクを分解し、体系的な方法で推論することを促すことができるため、より正確な結果を生成する傾向があります。
Ramakrishnan 氏は、プロンプト エンジニアリングでは、LLM からの回答が本当に必要なものであることを確認するために、注意が必要であることを強調しました。プロンプトを慎重に作成し、関連するコンテキストを提供することで、企業は LLM が提供する結果の正確性と関連性を最大化できます。
3. Instruction Fine- tuning：特定のニーズに合わせて LLM をカスタマイズする
Instruction Fine-tuning は、より高度なテクニックであり、アプリケーション固有の質問応答の例を使用して LLM をさらにトレーニングすることを伴います。このアプローチは、分野固有の用語や知識を含むタスク、または医療記録や法的文書の分析など、簡単に記述するのが難しいタスクに特に役立ちます。
プロンプトと RAG とは異なり、Instruction Fine-tuning ではモデル自体を変更します。アプリケーション固有のデータを使用して LLM をトレーニングすることにより、企業は特定の分野におけるLLMの精度とパフォーマンスを向上させることができます。
たとえば、医療診断に役立つチャットボットを構築しようとしている組織は、数百の質問と回答の例をコンパイルし、LLM に提供する必要があります。患者の症例の詳細を含むクエリは、考えられる診断に関する詳細を含む医学的に妥当な回答と組み合わせられます。この情報は LLM をさらにトレーニングし、医療に関する質問に対して正確な回答を提供する可能性を高めます。
金融機関は Instruction Fine-tuning を使用して、詐欺検出システムの精度を向上させることができます。詐欺取引と非詐欺取引の履歴データを使用して LLM をトレーニングすることにより、機関は詐欺行為を特定する能力を向上させることができます。これにより、機関は経済的損失を削減し、詐欺から顧客を保護することができます。
製造会社は Instruction Fine-tuning を使用して、生産プロセスを最適化できます。生産プロセスに関するデータを使用して LLM をトレーニングすることにより、企業は非効率性を特定し、全体的な効率を向上させることができます。これにより、企業はコストを削減し、生産性を向上させることができます。
Instruction Fine-tuning は強力なテクニックですが、時間がかかる可能性もあります。モデルをトレーニングするために必要なデータを作成するために、LLM を使用してデータ自体を生成することを選択する場合もあります。このプロセスは合成データ生成と呼ばれ、Instruction Fine-tuning に関連するコストと労力を効果的に削減できます。
LLM の適切なアプローチを見つける
組織が LLM と生成 AI アプリケーションを深く掘り下げるにつれて、これらのアプローチの中から選択する必要はありません。ユース ケースに応じてさまざまな方法でアプローチを組み合わせて採用する必要があります。
Ramakrishnan 氏は、「プロンプトは労力面で最も簡単で、次に RAG、そして Instruction Fine-tuning と続きます。投入する労力が大きければ大きいほど、リターンも大きくなります」と述べています。
ニーズを慎重に評価し、最適な LLM アプローチまたはアプローチの組み合わせを選択することで、企業はこれらの強力なテクノロジーの可能性を最大限に引き出し、イノベーションを推進し、効率を向上させ、意思決定を改善することができます。 LLM が進化を続けるにつれて、企業は常に最新の動向を把握し、新しいテクノロジーを試して、これらの画期的なテクノロジーの利点を最大限に活用する必要があります。