- ソフトウェアは車と同じように、「鍵を差し込んで始動し、ガスを踏んで機能を実行し、ユーザーの要求に応じて様々な方向に進める」というプロセスで動作します。
- 生成型AI（gen-AI）の使用増加により、ソフトウェアシステムの制御が新しくなり、Large Language Model（LLM）データセットが知識を供給する主要な燃料となっています。
- ビジネスでは、LLMが常に最高のパフォーマンスと効率で動作していることが重要です。ソフトウェア業界ではテストとメンテナンスが行われていますが、車の検査時のような厳格さは常にあるわけではありません。
- モデルカスケードと思考の混合（MoT）は、単純な質問を低コストのLLMに、複雑な質問を高コストのLLMに振り分けることで、コスト効率の良い方法です。
- このアプローチは、プロンプトエンジニアリングやデータ検証を通じてAIの意思決定を補強するRetrieval-Augmented Generation（RAG）の使用増加とともに、LLMへのクエリ数が増加する中で特に有効です。
- ドミノ・データ・ラボの研究チームは、論理的課題に対するChain of Thought（CoT）プロンプティングやProgram of Thought（PoT）プロンプティングを使用しています。これにより、LLMが推論手順を説明し、より正確な回答を導き出すことができます。
- MoTは一貫性のある回答を評価するために、投票と検証の二つの方法を利用しています。これにより、コストの削減とモデルの信頼性の向上が期待されます。
- この技術の使用により、GPT-4を使用する場合の40%のコストで同等のパフォーマンスが得られることが示されています。
- 生成型AIのプロジェクトは成熟するにつれて、より多くの検討と価値の証明が求められるようになります。コスト削済みと信頼性の向上は、将来的な支持を得るために重要です。
私の考え：
- LLMを効果的に活用するための新しい方法の開発は、AI技術の進化とともに非常に重要です。特に、コスト効率良く高いパフォーマンスを達成することは、多くの企業にとって魅力的な点でしょう。
- MoTやカスケードモデルのような手法が、より複雑な問題を効率的に解決する手段として提案されていることは、AI研究の深まりを示しています。
- これらの技術が実際のビジネスシーンにどのように応用されるか、その効果が具体的にどの程度のものなのか、今後の研究や事例の報告を見るのが楽しみです。
元記事: https://www.forbes.com/sites/adrianbridgwater/2024/05/14/why-ai-models-need-a-tune-up/