Google研究者、AIの正しい使い方を解説: LLMの実用例

Google DeepMindの研究者、ニコラス・カルリーニ氏が「正しいAIの使い方」を自身のブログで解説しました。

カルリーニ氏は、大規模言語モデル（LLM）が過大評価されていると感じつつも、実際に利用する中でその有用性に感銘を受けたと述べました。

彼はLLMを活用することで、コードを書く速度が50％向上し、研究やサイドプロジェクトの効率が大幅に向上したとしています。

カルリーニ氏はLLMの具体的な使用例を示し、それらを「学習の支援」と「退屈なタスクの自動化」に分類しています。

例えば、新しいテクノロジーを使ったウェブアプリの構築や、さまざまなフレームワークの学習、C言語やRustへのコード変換によるパフォーマンス向上、大規模なコードベースの簡素化などです。

また、ほぼすべての研究論文の初期実験コード作成や、単調なタスクの自動化、ウェブ検索の代替としてのLLMの利用などを挙げています。

カルリーニ氏は、LLMが彼の実際の仕事でどのように役立っているかを強調し、「これらの事例は印象的な能力を披露するために設計されたものではなく、実際の仕事をこなす必要性から生まれたものです」と述べました。

また、2023年にはGPT-4を用いてクイズアプリを作成し、人気を博したと述べ、LLMが作業効率を向上させる具体例として紹介しています。

さらに、LLMは新しい知識を効率的に学ぶ手助けとなると指摘し、DockerやReactなどの新しいツールを使ったプロジェクトでその価値を実感したと述べています。

彼はLLMの限界を理解し、その中で価値を提供できる作業を見つけることが重要だと強調しました。

カルリーニ氏は「LLMはすべてのタスクをこなせるわけではないが、簡単なタスクを自動化する能力は非常に高い」と述べ、LLMの実用性と将来性に期待を寄せています。

参考記事：Nicholas Carlini