Generative AI for Everyoneから、古のNLPエンジニアの心に刺さったこと8選｜べいえりあ

Generative AI for Everyoneについてこちらの講義は機械学習やAI教育についての第一人者と言っても過言ではない、Andrew Ng先生のLLMの応用についての講義になります。 タイトルにはGenerative AIとありますが、画像生成AIなどはほぼほぼ登場せず、基本的にはLLMをどう使うのかについての講義となっています。また、Everyoneとあるように機械学習の専門家やエンジニア以外でも分かる内容になっているかと思います。Andrew Ngは言語化が非常に上手いので、機械学習の専門家が見ても知識を整理する上で有用なんじゃないかと思います。 古のNLPエンジニア？自分がNLPを始めたのは2013～2014年くらいのちょうど深層学習がNLP業界に本格的に入ってきた時期です。10年程度で古のNLPエンジニアを名乗って良いのかは諸説あると思うのですが、その辺は温かい目で見

[misshiki]

“Augmentation vs Automation：AIの役割は大きく以下の二つに分類できる。” ブコメを見て気付いたが、確かにこの説明はいいかもしれない。

[isrc]

LLMのユースケースは3種類／より良いプロンプトに開発するためのプロセスを学ぶ／人間と比べて非常に低コスト／大雑把にはパラメーター数によってできることが大体決まる／LLMがタスクを遂行できるか否かの判定方法

[mr_mayama]

AIに対して正しい理解を得たいときによくまとまってる内容。

[yarumato]

“AIの役割は2つ。Augmentation（増強。人のタスクを手助け）　Automation（自動化。人の代わりにタスク遂行）。LLM用途は3種類。1. 記述（アイデア生成、文章下書き、翻訳）　2. 読解（文章校正、要約）　3. チャット（bot）”

[asuka0801]

“大学の新卒がプロンプトに従ってタスクを遂行できるか？” 良い指標だ

[shodai]

“同じタスクに対して、augmentationよりもautomationの方ができた時のインパクトが大きい一方で難しいので、まずはaugmentationから始めて徐々にautomationに移行していく” 良さそうな講義ですね。