要約:
- 大量の人間が入力した整理されていないデータを取り扱い、意味を理解しようとするのは脳を麻痺させ、時間がかかる。
- 大規模言語モデルは混沌なデータを理解するのに役立ち、データをクリーニングし、分析し、有用なグラフを作成する方法についての実装からベストプラクティスを紹介。
- データ品質を改善するためにデータをソースでクリーンアップする必要はなく、大規模言語モデル（LLMs）がそれでも意味を与えることができる。
- JSONは人間が読みやすく、機械が読みやすく、エラーが少ないため、GPTに送信する前にデータを匿名化するのに適している。
- GPTを使用して高品質なプロンプトを作成し、データを匿名化してからパブリックAPIサービスに送信する。
- 人間が週間または月間で処理する量のチケットをGPTが数時間で分析し、コストが低いがエラーレートがある。
感想:
記事は、大規模言語モデルを使用したデータ分析に関するベストプラクティスについて示唆しており、データ品質や効率的な分析手法に焦点を当てています。GPTを使用してJSON形式にデータを変換し、匿名化してから処理する方法が強調されており、エラー率にも触れられています。人間に比べて時間とコストの面でGPTが優位であることが強調され、データ処理から可視化までPython内で完結させる方法も示唆されています。GPTを活用することで、データをより効果的に活用し、運用チケット分析を強化できる可能性があります。