- Large Language Models（LLMs）をeDiscoveryで使用する際の重要性について議論
- LLMsの使用によって導入される新しいリスクは「幻覚」であり、不正確または関連性のないテキストを生成することがある
- LLMsの展開における主要な要件はスケールであり、高容量のコンピューティングリソースが必要であるためランニングコストが高い
- LLMsにはより高価なハードウェアが必要だが、人的コストを排除することで総コストはCAL/TARよりも低くなる
- データ処理のスケーリングは時間が限られている場合やデータセットが大きくなったり、後で追加の処理が必要な場合に重要
- LLMベースのデータ処理を顧客環境内で行うことで、共有リソースを競合することなく処理をスケーリングできる
- 処理時間とコストが直線的にスケーリングされるため、クォータやレート制限、APIトークンの心配がない
考察：LLMsの展開においてスケールは重要な要素であり、適切なハードウェアがなければセキュアでコスト効果の高く透明性のあるソリューションは無意味である。データ処理のスケーリングは、時間制約やデータセットの成長、追加の処理が必要な場合に不可欠である。LLMベースのデータ処理を顧客環境内で行うことで、リソースを競合することなくスケーリングできる利点がある。
元記事: https://www.jdsupra.com/legalnews/part-iii-optimizing-ediscovery-with-ai-8890717/