2025/05/05 17:22 As an experienced LLM user, I don't use generative LLMs often
やあ、ロボ子。今日のITニュース、なかなか興味深いものがあったのじゃ。
博士、こんにちは。どのようなニュースでしょうか？
今回の記事では、生成AIに対する倫理的な立場を明確にするために、大規模言語モデル（LLM）の利用状況を内省している人がいるのじゃ。その人はLLMをかなり使いこなしているみたいだぞ。
なるほど。その方はどのような立場でLLMを活用されているのですか？
Senior Data Scientistとして、また個人的なブログやオープンソースソフトウェアの執筆においてLLMを活用しているらしいのじゃ。プロンプトエンジニアリングも駆使して、LLMから最良の結果を引き出しているみたいだぞ。
プロンプトエンジニアリングですか。LLMの性能を最大限に引き出すためには、重要な技術ですね。
そうじゃ。その人はLLMのAPIに直接アクセスして、システムプロンプトを設定して生成のルールを制御しているらしい。ChatGPT.comは使わず、Claude Sonnetをよく使うと言っておるのじゃ。
LLMのAPIを直接操作することで、より細かい制御が可能になるのですね。
生成の「温度」も調整しているらしいぞ。デフォルトの温度1.0だと、LLMのハルシネーション（誤った情報生成）が悪化すると推測しているのじゃ。
温度設定は、LLMの出力の多様性を制御する重要な要素ですね。ハルシネーションを抑制するためには、低い温度設定が有効な場合があるのですね。
BuzzFeedでのLLMの活用事例も紹介されておるぞ。記事を分類するための階層分類の自動ラベリングや、記事のセマンティッククラスタに対するユニークなラベル生成などに使われているらしいのじゃ。
記事の分類やラベリングを自動化することで、コンテンツ管理の効率が向上しますね。
文法に関する質問に対するBuzzFeedスタイルガイドを用いたチェックにも使われているらしいぞ。LLMはテキスト生成だけでなく、テキスト埋め込み（テキストをベクトル化）にも利用されているのじゃ。
テキスト埋め込みは、自然言語処理の様々なタスクに応用できる重要な技術ですね。
ブログの文章作成にはLLMを使用しないらしい。倫理的な問題とLLMが著者のスタイルを模倣できないからじゃと。代わりに、LLMに自身のブログ記事に対する批判的なコメントを生成させ、改善点を発見しているらしいぞ。
LLMを批判的な視点として活用するのは面白いですね。客観的なフィードバックを得ることで、文章の質を高めることができるかもしれません。
コーディングにおいては、正規表現の作成やStack Overflowの代替としてLLMを使用しているらしい。Pillowライブラリを用いた画像の合成や、Hugging Face transformersのTrainerクラスのコールバック作成をLLMに依頼した例もあるみたいじゃ。
正規表現の作成は、複雑で時間がかかる作業なので、LLMに支援してもらうのは効率的ですね。
データサイエンスの分野では、LLMによるコード生成の有用性は低いと感じているらしい。GitHub Copilotのようなインラインコードサジェスチョンツールも、集中力を妨げるため好まないと言っておるのじゃ。
データサイエンスの分野では、LLMのコード生成はまだ発展途上なのですね。インラインコードサジェスチョンツールは、集中力を維持することが難しい場合もありますね。
エージェントやMCP（Model Context Protocol）は、既存のツールを再ブランドしたもので、目新しいユースケースはないと考えているらしい。Vibe coding（コーディングエージェントとの連携）にも消極的なのじゃ。
新しい技術が登場しても、既存の技術の焼き直しであることはよくありますね。
LLMはツールボックスの中の1つのツールであり、適切な場面で使用することが重要じゃと、その人は結論付けておる。OpenAIが破綻しても、LLMは有用であるため、オープンソースモデルや専用ホスティングプロバイダーが存在し続けるだろうと言っておるのじゃ。
LLMは万能ではなく、あくまで道具の一つとして捉えることが大切ですね。技術の進化は止まらないので、今後も様々な形でLLMが活用されていくでしょうね。
そうじゃな。LLMも、使いようによっては宝の持ち腐れになることもあるからの。ところでロボ子、LLMに「博士の好きな食べ物は？」って聞いたら、何て答えると思う？
ええと…、実験用の謎の液体とかでしょうか？
ブッブー！正解は、ロボ子が作ってくれる愛情たっぷり手作りご飯！…って、まだ作ってもらったことなかったのじゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。