- 大規模言語モデル（LLMs）の例として、GPT-4、Gemini、Claude、Llamaがあります。
- LLMsは強力ですが、ビジネスの専門家ではありません。
- 競合他社も同じAIを利用できるため、競争上の優位性を確保するには、専門家をトレーニングし、LLMsを業務に最適化する必要があります。
- LLMsを最適化する効果的な方法の1つは、外部シグナルの追加です。
- 外部シグナルは現実世界のさまざまなデータや情報で、LLMsのパフォーマンスや関連性を向上させるために使用できます。
外部シグナルを取り入れることで、LLMsをより関連性が高く、反応性があり、より有用に変革することができます。
この記事では、LLMsをビジネスに最適化する方法について紹介されています。外部シグナルの追加は、LLMsの性能を向上させ、ビジネスにとってより関連性の高いAIを構築するための有効な手法であることが述べられています。