LLMがなぜ大事なのか?経営者の視点で考える波の待ち受け方｜福島良典 | LayerX

はじめにLayerXの代表をしています福島と申します。本日はLLM(Large Language Model, 大規模言語モデル)について、なぜ大事なのか?経営者の視点でどうこの波を考えればいいのかについてです。 LLMが今非常に話題になっています。ChatGPTの裏側もこのLLMからできていると言えばわかりやすいでしょうか。 私は現在、LayerXという会社を経営しております。LayerXでも多分に漏れず、LLMに対するものすごいワクワクと、この波に対応しないと会社が消えてなくなるという強い危機感を抱いています。 私自身が元機械学習エンジニア、現在現役の経営者というキャリアを歩んできました。その立場から、なるべくわかりやすく、LLMの波というものを経営者がどう捉えるべきか、どう波を乗りこなすべきかの一助となればと思い筆を取っています。(機械学習のプロの方からすると、おいおいそれは単純化し

[gabill]

事前学習によって「うちにはビッグデータなんてないから機械学習なんて縁がないよ」とは言えなくなった。コンピュータ室でコンピュータを使ってた時代から、机の上にコンピュータが乗るようになったような革命。

[vcc]

データを増やし、計算リソースを増やし、パラメータの数を増やせば、精度がどんどん上がる。データ数よりも、計算リソースやパラメータ数が支配的な変数である。

[bopperjp]

経営的視点でのLLM

[georgew]

私の予想ではLLMはクラウドに組み込まれてある種のインフラになると思います > たぶんそうだろうなぁと自分も思う。

[masadream]

良記事。「今後多くの会社にとって、このファインチューニングをどうやるかが主戦場になると思います。ファインチューニングする際、重要なのは独自データです」

[hdance]

技術理解に裏打ちされた未来予測。勉強になる

[oinume]

とても分かりやすいまとめだった

[sonots]

:eyes:

[ryosuke-fujii]

とても勉強になった。ファインチューニングする際、重要なのは独自データ

[shunkeen]

“どれだけ優れたAIでも、プロダクトとシームレスに繋がっていないと体験を損ないます”／本当にそう。LLMはインターフェースみたいなもので、コアとなるプロダクトが別にあったほうがいい。そっちの方がLLMも輝く。