- LLMsは人間らしいテキストを生成し、質問に答え、さまざまなタスクを支援する強力なツールとなっている
- LLMsの効果的な展開は簡単なプラグアンドプレイではなく、組織が直面する課題や選択肢について掘り下げる必要がある
- LLMのカスタマイズの主要アプローチはRAG（Retrieval-Augmented Generation）とFine-tuningの2つがあり、それぞれ異なる特性を持つ
- RAGはカスタム知識ベースをLLMに提供し、外部情報を利用して応答を生成するものであり、柔軟性があり、情報が頻繁に変化する環境に適している
- Fine-tuningはLLMに特定のタスクに合わせて振る舞いを適応させる専門トレーニングを行うものであり、特に特定の業務に適している
私の考え：LLMのカスタマイズアプローチにはRAGとFine-tuningの2つがあり、それぞれ異なる利点があることが分かります。RAGは柔軟性があり、情報の更新が頻繁に必要な環境に適している一方、Fine-tuningは特定の業務に適応させるために効果的です。選択は一概にはできず、具体的なニーズや環境に応じて適切なアプローチを選択することが重要であると感じます。