大規模言語モデルで変わるMLシステム開発

GPTはじめ大規模言語モデルの登場により、MLシステム開発にもパラダイムシフトが起こっています。流れが速すぎてやや混沌としてきたので、プロンプトエンジニアリングの考え方をはじめとした新しい概念について有用な引用と共に交通整理をしてみました。 今から始めたい人はまずこれを読むと、どんな点に配慮すべきかがざっくり分かるかと思います。

[sonots]

プロンプトエンジニアリングのテクニックまとまってる

[misshiki]

28ページのスライド資料。

[Keisuke69]

プロンプトエンジニアリングはエンジニアリングじゃないと思ってる派だけどテクニックが必要なのは認める。概観を知るのに良い資料

[tockri]

「ゲームキャラクターへの組み込み」うっわ、そういやそうじゃんね。ソードアートオンラインだ。

[hirorinya]

構造含めてよくわかった

[shodai]

　すごく良く出来ている。Prompt engineeringは短期的なムーブメントだと思うけど、少なくとも短期的には競合優位に成れると思う。

[shunkeen]

LLMにより再学習から推論時の工夫に焦点が移って、そこの専門性が高まってきたら、それら全てを学習したLLMが生まれて、LLM自身が推論性能を高めるプロンプトや外部ツールとの接続を生成できるようになったとしたら。

[nilab]

「GPTはじめ大規模言語モデルの登場」「プロンプトエンジニアリングの考え方をはじめとした新しい概念」「今から始めたい人はまずこれを読むと、どんな点に配慮すべきかがざっくり分かるかと思います」

[a96neko]

見てる

[mkusunok]

これは参考になる整理。LLMsの外側でもやるべきことは多いことが分かるな