企業の未来を変える大規模言語モデルの力

大規模言語モデル（LLM）の大きさは性能に直結するかについて、Google CloudのYasmeen Ahmad氏は「はいとも言えるし、いいえとも言える」とVB Transformのステージで述べました。

LLMはサイズが大きくなるほど性能が向上しますが、特定のドメインやコンテキストに特化した小規模モデルが優れる場合もあります。

データが鍵であり、特定業界の情報がモデルの力を引き出すと彼女は指摘します。これにより、企業は創造的かつ効率的にデータを活用でき、組織全体で新たな方法で人々を引きつけることが可能です。

Ahmad氏は、LLMの成功にはファインチューニングとリトリーバル拡張生成（RAG）が重要であると強調。

ファインチューニングとRAGにより、ビジネスの言語を学び、リアルタイムでデータにアクセスできるようになります。

さらに、LLMの真の力はマルチモーダル能力にあり、ビデオ、画像、テキストドキュメントなどさまざまなデータを操作できることが重要です。

Googleの研究によれば、マルチモーダルデータの活用により顧客体験が20〜30％向上しました。

企業は顧客の感情を理解し、製品パフォーマンスや市場動向に関するデータを統合する能力が向上しています。

LLMの会話能力も重要であり、対話を通じて追加のコンテキストを提供することで具体的で正確な回答を得ることができます。

業界は次世代の会話型AIに向かっており、これらは「パーソナルデータサイドキック」として機能し、ユーザーは結果の透明性を確保しながら、効果的に情報を活用できるようになります。

Ahmad氏は「未来はここにあり、この技術が新しいビジネスの形を生み出している」と述べました。

参考記事：VentureBeat