Gen AI の時代: 新たな始まり

概要

急速に進化するテクノロジーの世界で、私たちは新たな時代の入り口に立っていることに気付きます。かつては人間だけが独占していた一種の知性を機械が備えているように見える時代です。私が「Gen AI 時代」と呼びたいこの時代は、単なる AI の成長の継続ではなく、真に変革的なものの始まりを表しています。この記事では、大規模言語モデル (LLM) の成長、エンタープライズ ソリューションにおけるその実践的なアプリケーション、それらを支えるアーキテクチャとサービスについて詳しく掘り下げ、さらにいくつかの著名な LLM を比較します。

学習目標：

• 大規模言語モデルの大幅な成長と導入、および Gen AI 時代の到来におけるその役割を理解します。
• さまざまな業界にわたるコンテンツ生成、データ要約、自動化など、エンタープライズ ソリューションにおける LLM の実用的なアプリケーションを特定します。
• ガイドライン、データプライバシー、従業員の意識など、LLM の使用に関連する倫理的考慮事項と責任ある AI 実践を理解します。

大規模言語モデル (LLM) の成長を探る

LLM の実際のアプリケーションに入る前に、この分野が最近経験した大幅な成長を理解することが不可欠です。 LLM はテクノロジー界に旋風を巻き起こしており、Microsoft や Google などの企業が LLM の開発に多額の投資を行っています。 LLM API を実験する企業の数は急増しており、 NLP (自然言語処理) と LLM は増加傾向にあり、前年比 411% という驚異的な成長を遂げています。

特にインドはLLM投資のホットスポットとなっており、MicrosoftやGoogleなどの大手企業がこの分野で大きな進歩を遂げている。ハイテク大手はより良いモデルを作成するために互いに挑戦しており、インドの状況に合わせて調整されたカスタム LLM である Tech Mahindra の「Indus」のようなイノベーションにつながっています。リライアンスは、インド固有のアプリケーションに焦点を当てて、LLM 競争にも参加しています。この関心と投資の急増は、Gen AI 時代の幕開けを示しています。

エンタープライズ ソリューションにおける LLM の実際的な応用

ここで、エンタープライズ ソリューションにおける LLM の実際的なアプリケーションに焦点を移しましょう。消費者は詩やレシピの生成などのクリエイティブなタスクに LLM を使用するかもしれませんが、企業の世界には異なるニーズがあります。ここでのアプリケーションは、財務データの分析から、 不正検出 販売およびマーケティングにおける顧客の行動を理解するために。 LLM は、財務、人事、法務、保険などを含むさまざまなビジネス領域で、コンテンツの生成、応答の自動化、意思決定プロセスの促進に役立ちます。

LLM ベースのソリューションの背後にあるアーキテクチャとサービス

LLM ベースのソリューションの背後にあるアーキテクチャは複雑ですが、魅力的です。 LLM は本質的には要約および検索モデルです。フォーカスを定義するためのプロンプトと、コンテンツを効率的に処理するためのトークンが必要です。このアーキテクチャには、Form Recognizer や FAISS Index などのサービスを使用して、大量のドキュメントをベクトル化されたストレージに分割することが含まれます。これらのサービスは、ユーザー定義のプロンプトに基づいた類似性検索を容易にし、正確な応答を提供します。言語モデルとクラウド サービスの選択は、ドキュメントのサイズや場所などの要因によって異なります。

LLM の比較: OpenAI、Microsoft、Google、その他

OpenAI、Microsoft、Google などの LLM を比較すると、LLM が提供する多様な機能とアプリケーションが明らかになります。 OpenAIのモデルは次のようなものです GPT-3 Q&A シナリオに優れており、Codex は開発者向けに調整されており、自然言語をコードに変換します。 DALL-E プロンプトに基づいて画像を生成することに特化しており、 チャットGPT-4 は、チャットボットやコールセンターなどのアプリケーションに最適な会話エンジンです。

Microsoft の LLM スイートには以下が含まれます GPT-3.5、Form Recognizer などの他の Azure サービスと組み合わせて、エンドツーエンドのソリューションを実現します。 Microsoft は消費者検索、マッチング、電子メール管理に重点を置いており、チームやコールセンターなどの他の領域にも徐々に拡大しています。

一方、Google は消費者と企業の両方のニーズに応える BARD のようなモデルを誇っています。同社の基盤モデルはテキスト、チャット、コード、画像、ビデオをサポートしており、会話型 AI からエンタープライズ検索、Vortex AI によるエンドツーエンド ソリューションに至るまでのアプリケーションを備えています。

これらの巨人の他に、LLaMA-1-7B、Falcon、WizardLM などの他の LLM にも独自の機能とパラメータがあります。 LLM が誠実な応答を提供することを保証することは、LLM の信頼性を評価する上で重要な側面です。

大規模言語モデル (LLM) のアプリケーション

大規模言語モデルは、幅広い用途を備えた多用途ツールです。最も有名なもののいくつかを見てみましょう。

1. コンテンツ作成： 最もエキサイティングなアプリケーションの 1 つはコンテンツ作成です。 LLM は、製品説明、マーケティング キャンペーン、職務説明を生成し、テキストを画像に変換することもできます。ブログ投稿やメールを要約する必要がありますか? LLM はそれを迅速かつ効果的に実行できます。
2. 内容の要約: LLM は、広範なドキュメントや Web コンテンツを要約することに優れています。これらは、企業が膨大なデータセットから重要な情報を抽出し、それをわかりやすい形式で迅速に提示するのに役立ちます。 CRM データ、SAP システム、その他のコンテンツのいずれであっても、LLM がそれを要約できます。
3. ユーザーサポート: 顧客対応業界では、LLM はユーザー エクスペリエンスを向上させる上で重要な役割を果たします。効率的な文書検索が容易になり、従業員や顧客が特定の情報を見つけやすくなります。償還文書を探している場合でも、納税申告書を探している場合でも、LLM が役立ちます。
4. オートメーション： 自動化は、LLM の強力な使用例です。法的文書、保険証券、入札書などからコンテンツを抽出できるため、企業は顧客チケットの生成や意思決定に重要な情報の抽出などのプロセスを自動化できます。

さまざまな業界での使用例

LLM は特定の業界に限定されません。その適応性により、さまざまな分野で価値があります。業界固有の使用例をいくつか示します。

顧客サービス

プレミアム コールセンターでは、LLM が顧客の 360 度のビューを提供してエージェントを支援します。電話がかかってくると、LLM は顧客を迅速に特定し、CRM システムから関連情報を抽出し、顧客の履歴とニーズを要約します。これにより、より効率的で親身な顧客サービスが保証されます。

マーケティング

マーケティングでは、LLM は創造的でプロフェッショナルなコンテンツの作成に役立ちます。製品発売のメールを作成したり、ワイヤーフレームをデザインしたり、写真のようにリアルなスタイルで馬に乗った宇宙飛行士のような魅力的なビジュアルを作成したりすることもできます。このクリエイティブなエッジにより、マーケティング キャンペーンを際立たせることができます。

ファイナンス

LLM は財務分析に役立ち、複雑なデータやレポートの解釈に役立ちます。年次報告書から洞察と傾向を抽出できるため、アナリストや投資家が財務情報を理解し、それに基づいて行動することが容易になります。

ITと開発

開発者は、コード生成、自然言語から SQL クエリ、またはその他のプログラミング言語への変換に LLM を使用することで、LLM の恩恵を受けます。これにより、開発プロセスと文書化プロセスが合理化され、ビジネス関係者がプロセスにアクセスしやすくなります。

責任ある AI と倫理的配慮

LLM は素晴らしい機能を提供しますが、倫理的責任と潜在的なリスクも伴います。組織は、慎重かつ責任を持ってその使用に取り組む必要があります。 AI の倫理的かつ責任ある使用を保証する方法をいくつか紹介します。

• 明確なガイドラインを定義します。 すべての組織は、LLM の使用方法について明確なガイドラインを定義する必要があります。これらのガイドラインでは、どのタイプのプロンプトが許可されるか、誰がモデルにアクセスできるか、特にエンタープライズ レベルのバージョンで特定のドキュメントをアップロードできるかどうかについて言及する必要があります。
• データのプライバシー： LLM を使用する場合は、機密データが組織から流出しないようにしてください。ドキュメントのアップロードによるプライバシーへの影響を理解し、それに応じてアクセスを制限して機密情報を保護します。
• 従業員の意識: LLM の責任ある使用について従業員を教育します。すべきこととしてはいけないこと、および LLM に関連する潜在的な倫理的懸念を生徒が理解していることを確認してください。
• 監視と評価: LLM の出力を継続的に監視して、不正確または不適切な応答のインスタンスを特定して修正します。責任ある AI の使用には、定期的な評価と微調整が不可欠です。

まとめ

この Gen AI の時代において、私たちは大きな変革の入り口に立っています。これまで説明してきたような大規模言語モデルは、業界全体で AI 主導の機能の新時代の到来をもたらします。彼らの可能性は無限大ですが、倫理的な考慮事項も同様です。この進化する状況を乗り越えるには、責任ある AI の実践と、これらのツールの活用方法を明確に理解することが不可欠です。これはエキサイティングな旅であり、LLM の真の可能性を引き出すには、テクノロジーと倫理が連携しなければなりません。

主な取り組み：

• 大規模な言語モデルは莫大な成長と技術投資をもたらし、Gen AI 時代の到来をもたらします。
• LLM は複数の業界にサービスを提供し、コンテンツ、データ、ユーザー エクスペリエンス、タスクの自動化を支援します。
• 私たちは、明確なルール、データプライバシー、教育、倫理的正確さの継続的な監視を導入することにより、責任ある AI を優先する必要があります。

よくある質問

著者について: グルプラサド・ラオ

Guruprasad Rao は、業界で 17 年以上魔術師として活躍するテクノロジー魔術師です。ここ数年、HP、IBM、マヒンドラ、フィリップスなどの大企業で、インサイト、ビジネス インテリジェンス、アナリティクス、データ サイエンスへの道を切り開いてきました。現在、TATA Power の分析およびインサイト部門の責任者である彼は、先を導くロードマップ、ビジョン、カリスマ性を備えた人物です。

データ時間ページ: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/datahour-era-of-gen-ai

LinkedInの： https://www.linkedin.com/in/guruji13/

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• 情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/10/the-era-of-gen-ai-a-new-beginning/