- 2020年以来、AIへの関心が高まり、ビジネス開発もAIと機械学習を重要視
- 大規模言語モデル(LLM)の幻覚は製品開発の大きな障害となる傾向
- エンジニアリングチームに最も影響を与えるAIトレンドとその克服方法を解説
- LLMの幻覚に対処するためには、適切な情報を提供し、RAGなどの方法を利用
- 独立した意思決定能力を持つAIが増加、トランスペアレンシーの喪失も注意が必要
- リアルタイムデータアクセスの需要が増加、Apache KafkaやApache Flinkなどのオープンソースストリーミングエンジンが活用される
- リアルタイムAIソリューションの構築において、信頼できるデータの提供が重要
- 経験豊富なエンジニアを育成し、AIイニシアチブの成功に向けた支援も必要
AIの進化は急速であり、特に大規模言語モデル(LLM)の幻覚は製品開発の重要な障害となっています。エンジニアリングチームは、RAGなどの新しい手法を活用して、この課題に取り組む必要があります。また、独立した意思決定能力を持つAIの導入やリアルタイムデータアクセスの需要増加など、AIトレンドに対応するためには、エンジニアやリーダーが新たなスキルやデータへのアクセスを重視する必要があります。
元記事: https://thenewstack.io/3-ai-trends-developers-need-to-know-in-2025/