要約
- ソフトウェアは自動車のように運営され、始動から機能の実行、方向転換、加速、改修（コードのリファクタリング）までが含まれる。
- 生成型AI（gen-AI）を活用し、高度な知能を新しいコントロールで指向することで、LLM（Large Language Model）データセットが重要な役割を果たす。
- ビジネスでは、LLMが常に最高のパフォーマンスで機能しているかを知ることが重要。
- モデルカスケードと思考の混合（MoT）により、費用効率の良いソリューションが提案されている。これにより、簡単な質問は低コストのLLMに、複雑な質問は高コストのLLMに振り分けられる。
- Domino Data Labの研究チームは、MoTを利用して経済的な利点を確認。特に、弱いモデルの一貫性がある回答を利用することで、強いモデルへの問い合わせを避け、コスト削減と時間短縮が可能。
- 思考の連鎖（CoT）と思考のプログラム（PoT）は、より複雑なタスクでの精度向上に寄与。
- MoTの手法は、GPT-4を使用する場合の40%のコストで同等の性能を達成することができる。
考察
LLMの活用方法として、モデルカスケードと思考の混合（MoT）は、特にコスト効率と性能のバランスを考えるうえで非常に有効なアプローチであると感じます。質問の難易度に応じてモデルを使い分けることで、必要以上のリソース消費を抑えることが可能です。また、CoTやPoTなどのプロンプティング技術を使うことで、モデルの推論能力をさらに引き出し、精度の高い回答を得ることができるという点は、実務での応用においても参考になります。将来的には、これらの技術が更に洗練され、より低コストで高い信頼性を持つAIシステムの構築が期待されます。
元記事: https://www.forbes.com/sites/adrianbridgwater/2024/05/14/why-ai-models-need-a-tune-up/