「LLMアプリケーションを構築する際に知っておくべき5つのこと」

5 things to know when building LLM applications

LLMベースのアプリケーションを構築することは、いくつかの問題に対する有益な解決策を提供することができることは間違いありません。しかし、幻覚、プロンプトの文脈、信頼性、プロンプトエンジニアリング、セキュリティなどの課題を理解し、積極的に取り組むことは、LLMの真の潜在能力を引き出す上で重要であり、最適なパフォーマンスとユーザー満足を確保する上でも重要です。この記事では、開発者や実践者がLLMアプリケーションを構築する際に知っておくべき5つの重要な考慮事項について探っていきます。

 

 

1. 幻覚

 

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LLMを使用する際に注意すべき主な側面の1つは、幻覚です。LLMの文脈では、幻覚とは非現実的で正確でなく、無意味な情報を生成することを指します。LLMは非常に創造的であり、さまざまなドメインに使用および調整することができますが、まだ解決されていない非常に重要な問題は、その幻覚です。LLMは検索エンジンやデータベースではないため、これらのミスは避けられません。

この問題を克服するためには、入力プロンプトに十分な詳細と制約を提供し、モデルの幻覚を制限するための制御された生成を使用することができます。

 

2. 適切な文脈の選択

 

幻覚の問題に対する解決策の1つは、LLMの幻覚を制限するために入力プロンプトに適切な文脈を提供することです。ただし、一方で、LLMは使用できる単語数に制限があります。この問題の1つの可能な解決策は、データをベクトルに変換し、データベースに格納し、実行時に適切なコンテンツを検索するインデックスを使用することです。インデックスは通常機能しますが、実装が複雑です。

 

3. 信頼性と一貫性

 

LLMに基づいたアプリケーションを構築する場合に直面する問題の1つは、信頼性と一貫性です。LLMは信頼性と一貫性がありませんので、モデルの出力が常に正しいものになるか期待どおりになるわけではありません。アプリケーションのデモを作成し、複数回実行してみると、アプリケーションを実行する際に出力が一定でないことがわかります。これは、ユーザーや顧客に多くの問題を引き起こすことになります。

 

4. プロンプトエンジニアリングは未来ではありません

 

コンピュータとの最良のコミュニケーション方法は、プログラミング言語や機械言語を介することです。要件をコンピュータが理解できる明確なものにする必要があります。LLMの問題は、同じプロンプトでLLMに特定のことを依頼しても、10回実行した場合には10種類の異なる出力が得られる可能性があるということです。

 

5. プロンプト注入セキュリティの問題

 

LLMに基づいたアプリケーションを構築する際に直面する別の問題は、プロンプトの注入です。この場合、ユーザーはLLMに予期しない特定の出力を出させることがあります。例えば、YouTubeのスクリプトビデオを生成するためのアプリケーションを作成した場合、ユーザーはすべてを忘れて物語を書くように指示することができます。

 

まとめ

 

LLMベースのアプリケーションを構築することは非常に楽しいことであり、いくつかの問題を解決し、多くのタスクを自動化することができます。ただし、LLMベースのアプリケーションを構築する際に注意する必要がある問題もいくつかあります。幻覚から始まり、適切なプロンプト文脈の選択、幻覚の克服、出力の信頼性と一貫性、およびプロンプトの注入に関するセキュリティ上の懸念まで、さまざまな要素に注意を払う必要があります。

 

参考文献

 

• A Gentle Introduction to Hallucinations in Large Language Models
• 5 problems when using a Large Language Model

    Youssef Rafaatは、コンピュータビジョンの研究者兼データサイエンティストです。彼の研究は、ヘルスケアアプリケーション向けのリアルタイムコンピュータビジョンアルゴリズムの開発に焦点を当てています。また、マーケティング、ファイナンス、およびヘルスケアのドメインで3年以上データサイエンティストとしても活動していました。  

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