- LLMsはAIへのアプローチを変革し、LLMsをWebアプリケーションに統合する革新的なデザインが既に注目されている
- 2022年以来、LLMsをWebアプリケーションやビジネスツールに統合するための多くのフレームワーク、SDK、ツールが導入されている
- LLMアプリケーションの開発におけるベストプラクティスを確立することが重要
- LLMアプリケーション開発の課題にナビゲートするために、使用事例選択、チームの心構え、開発アプローチ、責任あるAI、コスト管理に焦点を当てたベストプラクティスについて説明
- AIを活用したビジネスシナリオを最も利用する可能性の高いものを考えることが重要
- リサーチや実験はLLMアプリケーションの成功に欠かせない
- 開発アプローチにはデータサイエンティストだけでなくエンジニアリングスキルも重要
- 多くの場合、LLMsは大規模なデータセットでトレーニングされており、モデルのファインチューニングが必要な場合でも、通常の機械学習アプローチは必要ない
- 早期にコア機能のみを持つプロトタイプを構築し、成功基準や市場調査、ターゲットユーザーベース、プラットフォーム要件などを理解する
LLMアプリケーションの開発においては、適切な使用事例の選択やリサーチ、実験、チームの心構えが重要であり、成功するためには定期的な評価と改善が不可欠です。