- LLMアプリケーションの運用における戦術についての洞察と、戦略の重要性について共有
- 戦略は目的の「何」と「なぜ」に答え、戦術や運用の「どのように」を裏付ける
- リソースの配分を支援する意見や、優れた製品に向けての途中段階のロードマップを提供
- プロダクトの成功には、慎重な計画と優先順位付けが必要で、機械学習インフラの開発と維持は多くのリソースを必要とする
- 一般的なオープンソースモデルを微調整する方が、新たにトレーニングするよりも効果的であることが示唆される
- ファインチューニングが適切な選択肢である場合は、利用可能なデータが不足しているケースやMVPが既存モデルの不十分さを示している場合
- LLMアプリケーションは、ビジネスの戦略的目標や競争上の差別化に見合った投資を必要とする
- LLM APIを活用することで、スタートアップが言語モデリング機能を統合しやすくなり、顧客に価値を提供できる
戦略的に考え、戦術を適切に運用することが重要であり、ビジネスに持続的な価値を提供するためには、特定の分野やユースケースに焦点を当てることが重要です。