LLM、どこにでもLLM：その応用を探る！

ChatGPT（200億パラメータ）やGPT-3（1750億パラメータ）などの超大規模言語モデルの登場は、自然言語処理の分野に革命をもたらしました。これらのモデルは膨大な量のデータで学習されており、テキストの理解と生成において目覚ましい性能を発揮します。高品質な情報を統合し、一貫性のある会話を行う能力のおかげで、 大規模言語モデル ChatGPTのようなものは、これまで解決が困難だった幅広いユースケースを解決するために、ますます導入されています。

ChatGPTの主要な強みの一つは、ユーザーとの対話を通じて、フィードバックと文脈に基づいて洗練されたコンテンツを提供する能力です。例えば、ChatGPTとの会話で、私たちのお気に入りのトピックであるMLOpsについて話した例を以下に示します。

適切なプロンプトを使用することで、ユーザーはChatGPTに非常に正確で関連性の高い結果を生成させることができます。企業は、これらのモデルが自社製品にもたらす計り知れない価値を認識しており、大規模言語モデルのAPIを自社のサービスに統合し始めています。本記事では、これらのモデルの最も興味深い応用例のいくつかを探ります。

そのいくつかを見てみましょう。

AIアシスタント

大規模言語モデルは、さまざまな文脈でアシスタントとして導入されています。例えば、 GitHub Copilot は、大規模なコードデータセットで学習されたOpenAI Codexを使用し、自然言語プロンプトに基づいてコードを記述しているユーザーに、インテリジェントな提案を行います。この種のエージェントと人間の協業は、さまざまなタスクにおける生産性と精度を大幅に向上させることができ、人間がより高度な問題に集中できる一方で、AIがより定型的な側面を処理します。

Notionは最近、Notion AIをリリースしました。これは、コンテンツを分析し、会議の議事録からアクションアイテムを生成したり、より長いテキストを要約したりしながら、重要な情報を浮上させるAIアシスタントです。このアシスタントは、「文章を改善する」ボタンや「よりシンプルな言葉を使う」ボタンをワンクリックするだけで、文章の質を向上させることもできます。ChatGPTのようなAPIを使用してこれらの機能を実装することは、「以下のテキストをもっと親しみやすい表現にしてください」というプロンプトで始めるのと同じくらい簡単になりました。

エンターテイメント

Spotifyは「Spotify DJ」という製品をリリースしました。これは、曲の間に音楽、ジャンル、ユーザーの好みに応じた音声解説を提供し、高度にパーソナライズされた体験を実現します。これはOpenAI APIによって可能になっており、Spotifyの専門知識とユーザーおよび音楽に関する理解を、一貫性のある解説へと拡張します。

Spotifyは、ユーザーのリスニング履歴（ジャンルやアーティストに関するデータ）をLLMにプロンプトとして与え、さらに音楽に関する自社の専門知識で注釈を付け、毎回ユニークであることが保証されるユーザー向けの解説を生成するようモデルに求めたと推測できます。彼らのテキスト音声変換プラットフォームは、このテキストをダイナミックなAI音声に変換します。

Snapchatも、有料ユーザー向けにAIコンパニオンを導入することで、ChatGPTを自社製品に統合しました。SnapchatはこのAIコンパニオンを「楽しくて実験的な相棒」と呼んでおり、ユーザーは「一日の出来事を話したり、親友について俳句を書いたり」するのに使えると推奨しています。このAIコンパニオンは、人間が友人や家族と話すようにAIと話すようになるトレンドの先駆けとなるかもしれません。

カスタマーサービス

GPT-3、ChatGPT、その他類似のLLMを基盤としたカスタマーサービスソリューションを構築している企業が多数あります。Ada Support IncやNice Ltdのような企業は、これらの技術を基盤としたチャットボットを提供しており、企業固有の情報や匿名化された顧客データを入力することでカスタマイズ可能です。これらの言語モデルは、事実や概念をでっち上げる「ハルシネーション」を起こしやすい性質があるため、これらのソリューションは、チャットをレビューし、必要に応じて介入できるサポートスタッフと共に導入する必要があります。

ヘルスケア

ヘルスケア業界には、言語モデルの学習に利用できる膨大な量の自由記述データがあり、この分野におけるLLMの潜在的なユースケースは複数存在します。その一例として、患者の医療記録に基づいて入院期間を要約する退院時サマリーの作成が挙げられます。

MITのコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）は、LLMを用いて医療専門用語や略語を拡張し、臨床記録から投薬レジメンを抽出しています。詳細はこちら こちら。

研究者によってゼロから開発されたGatorTronモデルは、自然言語を用いて医療に関する質問に回答できる大規模な臨床言語モデルです。このモデルは、NVIDIAのBioNeMoフレームワークを通じて一般公開されており、科学者が病気をより深く理解し、患者のための治療法を見つけるのに役立っています。

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マーケティング＆セールス

言語モデルは、マーケティングおよびセールスの分野でますます重要になっています。LLMは、コンテンツのパーソナライズ、キーワードやSEOキャンペーンの最適化、マーケティング資料の生成に応用できます。

DocuSignは、AIベースの自然言語処理を通じて大規模言語モデルを活用し、顧客行動に関するより深い洞察を得ています。SalesforceのAIアシスタントであるEinstein Voice Assistants（EVA）は、LLMを利用して顧客の質問を解釈し、適切な回答を提供することで、営業担当者がより複雑な業務に集中できるようにしています。

GPT-3をベースにしたAIライティングアシスタントであるJasper.aiのようなSaaSツールは、SEOランキングに最適化されたキーワード豊富なコンテンツをマーケティングチーム向けに生成できます。

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