要約
- 商用LLMの出力は信頼性に欠け、誤った情報を生成する可能性がある。
- OCR技術も高い誤り率を示し、ユーザーによるエラー指摘に基づくAIベースの適応学習が有益だが、手作業が多く必要。
- 商用LLMには信頼スコアの欠如があり、開発者は自身の信頼度計算方法を開発する必要がある。
- LLM製作クレジットに依存する場合は技術的に規制される必要があり、過度な支出は破産のリスクをもたらす可能性がある。
- 本番環境でのUXテストやデータのクリーニング、モデルのスケーリングを通じて、生成AI製品の開発を進めることが重要。
感想
この記事では、生成AIの開発過程で避けるべき5つの落し穴が示されており、商用LLMやOCR技術の課題、信頼スコアの重要性、およびユーザーエクスペリエンスやモデルのスケーリングに関するアドバイスが提供されています。生成AI製品の開発は多くの課題に直面することが現実的であり、各課題は成熟した製品を構築するための決定の分岐点であることが強調されています。最新の機械学習技術の利用や厳密なテストを通じて、効果的かつコスト効率の高い生成AI製品の構築が可能であることが示唆されています。
元記事: https://hackernoon.com/building-production-ready-generative-ai-five-things-not-to-do