- 2024年のMIT SMRの秋号は、グローバルな不確実性の中で個人と組織の強靭さが必要であることを強調しています。
- 大規模言語モデルが2022年に登場して以来、要求に応じて流暢なテキストを生成する能力が生産性革命を予感させましたが、これらのAIシステムは完璧ではなく、情報を幻覚し、論理的な矛盾を示し、無関連または有害な出力を生成する可能性があります。
- 技術は広く普及していますが、多くのマネージャーが生産性向上のメリットがツールのコストとリスクを上回るLLMの使用事例を特定するのに苦労しています。より効果的にLLMを活用するためには、プロセスを分解し、各タスクが生成AIのコスト方程式を満たすかどうかを評価し、必要に応じて出力を改善するために結果を反復的に評価し、変更を加えるというアプローチが必要です。
- このアプローチの核心は、LLMの強みと弱点が問題の性質にどのように対応し、LLMがタスクのパフォーマンスを向上させるために適応される技術、およびこれがLLMを使用してタスクの効率を向上させるためのコスト対効果分析およびリスクリワードの構図をどのように形成するかについての明確な理解を開発することにあります。
- LLMが人間らしい流暢さでプロンプトに応答すると、彼らが単純な質問に誤答する可能性があることを忘れがちです。例えば、GPT-4に「この文章の第5の単語は何ですか？」と尋ねると、「この文章の第5の単語は’fifth’です」という誤った回答になることがよくあります。
この記事は、LLMの利用における課題やリスクに対処するためのアプローチについて示唆しており、LLMの強みと弱点を理解し、効果的に活用することの重要性を強調しています。
元記事: https://sloanreview.mit.edu/article/a-practical-guide-to-gaining-value-from-llms/