LLM が AGI への道であるとは全く思っていないものの、物事を成し遂げるために LLM を非常に熱心に活用している AI 専門家として、現在のトップ LLM の有用性に関する私の見解を述べます。 1) 特定のドメインで何をしているのかがわからない場合、興味深く価値のある結果を得ることができますが、それらはゴミと混ざってしまい、ゴミを識別するのが難しくなります...。自動化された方法を使用して結果をテスト/フィルターすることもできますが、これは実際のケースではほとんどが危険です。 2) ある分野で自分が何をしているのかはわかっているが、自分の仕事のスタイルをLLMに創造的に適応させる気がない、あるいはLLMを最大限に活用するのではなく、LLMが愚かで欠陥があることを証明することに集中している場合、機械的なタスクの時間節約以外には、LLMから得られるものはあまりないでしょう。 3) もしあなたが、ある分野で自分が何をしているのかを理解していて、LLMの欠点を克服し、その強みを活かすために、オープンマインドで創造的にLLMと協力する意志があるなら、あなたの能力と成果を劇的に高めることができます。しかし、それでもいくつかのトレードオフはあります。多くの点で、LLMの支援を受けた製品は、専門家が作成した製品ほど優れているわけではありませんが、さまざまな点で優れている場合も多くあります(そして、はるかに速く作成できる場合が多いです)。
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