小規模AIアプリケーション開発からの7つの教訓

この記事では、過去1年間に小規模なAIアシスタントを構築することで得られた7つの教訓を詳述しています。著者は、スケーラビリティの問題が予想よりも早く発生したことを発見しました。AIプログラミングは確率的であり、プロンプト、ファインチューニング、プリファレンスチューニング、ハイパーパラメータへの反復的な調整が必要です。データの質は非常に重要であり、高品質なデータセットと処理パイプラインの構築と保守にはかなりの時間が必要です。モデルの評価も同様に重要であり、単純な検証セットでは、現実世界のエッジケースを捉えることができません。信頼性と品質が最優先事項であり、継続的な実験と評価が必要です。トレーニングパイプライン自体が中核となる知的財産であり、反復によって継続的に洗練されます。最後に、著者は、不完全さやエコシステムの統合の悪さの可能性があるため、AIライブラリに過度に依存しないように警告しています。低レベルの抽象化の上に直接構築する方が、多くの場合信頼性が高くなります。