要約:
- LLM（Large Language Models）は、会話型AIや画像生成ツールのみならず、従来の機械学習や深層学習手法を変革している。
- AIエージェントは、ボイラープレートコードの生成や初期モデルの繰り返し、テストスイートの実行、脆弱性チェックなどに活用されており、これによりさまざまな産業で生産性が向上している。
- LLMをデータサイエンスワークフローに統合することで、コスト削減が可能であり、特にデータの機密性がオープンソースモデルのプライベートホスティングを必要とする場合、70％以上のコスト削減が実現できる。
- LLMは複数ラベル分類の解決策を提供し、個々のプロンプトでバイナリ分類に分解することで、複雑なデータ課題を処理する柔軟なフレームワークを提供している。
感想:
LLMの進化は、データサイエンスの世界に革新をもたらしています。AIエージェントの活用や新たな手法の導入により、従来の機械学習や深層学習に革命をもたらしています。特にデータサイエンスワークフローへの統合によるコスト削減や複雑なデータ課題への柔軟な対応が可能となる点は、近代のデータ駆動型世界において、LLMが貴重なツールであることを示しています。