LLMユースケース

生成AIが得意とするのは、「⁠専門性のない一般的な知識をベースにした」テキスト生成、コード生成、画像認識や画像生成

RAGやプロンプトエンジニアリングにより固有ドメインに特化させることは可能だが教師あり学習データを前提としたMachine LearningやDeep Learningに比べると精度面で課題

システムに組み込む観点でいうと、パフォーマンス面は考慮にいれる必要がある

モデルに関わらず生成AIのAPIのレスポンスは1秒以上、複雑なタスクだと30秒を超えるケースもある

生成AIをシステムに組み込むユースケース

創造性が求められるシーン

高度な専門性を求められない物体/音声認識⁠、検出

高度な専門性を求められない文章の作成や評価

既存のMLやDeep Learningが得意とする処理

数値予測

異常検出

過去のデータを鑑みたレコメンド

専門性を求められる画像や音声の分類、検出'

ハイパフォーマンス

工場内での画像認識⁠、物体検出