生成AI活用を阻む3つの課題 汎用型LLMと共存する「自社特化型LLM」構築のポイントとは
ハルシネーション、セキュリティ、コストの課題を解決する“段階的な”LLM開発術
昨今、ChatGPTのように幅広いタスクを処理できる汎用型LLM（大規模言語モデル）の活用が進む一方で、特定分野に特化したLLMの導入も注目を集めている。本記事では、特定ユースケースや自社に合わせた専用LLMのメリットと必要性、また、このような特化型のLLMを開発するうえでの構築ステップについて解説する。
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有馬 幸介（アリマ コウスケ）
ストックマーク株式会社取締役CTO。2008年東京大学工学部計数工学科卒業。10年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。同年新日鉄住金ソリューションズ(現 日鉄ソリューションズ)入社。16年ストックマーク社を共同創業し、取締役CTOとして機械学習、インフラ〜アプリケーション全般を担当。
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