プロンプトエンジニアリングとファインチューニングで生成AIを最適化する

2024/11/19 - 読み終える時間: 2 分

Optimizing Generative AI with Prompt Engineering and Fine-Tuning の翻訳版です。

プロンプトエンジニアリングとファインチューニングで生成AIを最適化する

2024年11月11日

著者: HCLSoftware - a division of HCL Technologies, fuels the Digital+ economy and fulfills clients transformative needs with AI and Automation, Data and Analytics, Digital Transformation, and Enterprise Security.

AI/MLの分野における技術革新は10年以上前から進んでいますが、ここ数年、業界全体におけるその採用と大規模な導入が急増しています。そして、AIの様々なアプリケーションの中でも、ジェネレーティブAIは、将来を見据えたデジタル・ファーストの企業にとって不可欠なイネーブラーとして台頭してきました。同様に、ジェネレーティブAIの長年の歩みもまた、注目に値するものばかりです。自然言語の目的別翻訳や新しい視点の習得から、高速で有意義な会話のための大規模言語モデル（LLM）の実装まで、ジェネレーティブAIは長い道のりを歩んできました。

HCLSoftwareがデジタル＋の展望をナビゲートし、職場の未来へのAI主導の旅に乗り出すとき、ジェネレーティブAIのアプリケーションは、顧客に焦点を当てたマーケティング活動に限定されないでしょう。今後数年間で、ジェネレーティブAIは、ITやDevOpsを含むさまざまな分野の業務を破壊し、影響を与え、再構築するでしょう。また、ヘルスケア、小売・CPG、教育、BFSI、ビジネス・デジタル・プロセス・アウトソーシング、メディア・エンターテインメントなどの業界全体への応用も進むでしょう。

インテリジェント・コーディング： ジェネレーティブAI主導のソフトウェア開発

ジェネレーティブAIは、コーダー、テスター、ソフトウェア開発者を支援することで、バックエンドにおいてより重要な役割を担っています。LLMはここでの重要な要素であり、当初は言語生成の演習を支援するために開発されたが、その多機能性は現在、コード補完などのタスクで開発者を支援しています。適切なプロンプトを入力することで、ソフトウェア開発者は目的に応じたコードを迅速かつ効率的に生成できます。

ジェネレーティブAIが開発者を支援する方法には、以下のようなものがあります。

• 他人が書いたコードの理解と保守
• 特定のタスクに適したクラスやコード・ライブラリの特定
• リファクタリングやスタイル変更によるコードの一貫性向上の自動化
• より単純なコードの代替案を提案し、コーディングの課題に対する代替ソリューションを探索する
• ヒューマンエラーを減らし、コーナーケースを処理するためのユニットテストの生成
• レガシーマイグレーションのための言語間のコード翻訳
• ユーザーストーリーと成功基準の作成
• コーディングミスの迅速な特定によるデバッグの迅速化
• テンプレートを超えて新しいタスクを開始するコードの記述

開発者が様々な目的でジェネレーティブAIモデルを採用するにつれて、このテクノロジーの可能性は企業の視野を広げています。しかし、一般的に広く使用されているLLMやジェネレーティブAIツールは、ソフトウェア開発のすべての機能において、すぐに不十分であることが判明するかもしれません。その結果、企業はLLMの上にテーラーメイドのアプローチや専用レイヤーを構築し、開発者のコーディングジャーニーを総合的に支援する必要が出てきます。HCLSoftwareのようなテクノロジーベンダーは、ジェネレーティブAIによるコーディング革命に最先端をもたらす態勢を整えています。

多様なユースケースで生成AIを次のレベルへ

HCLSoftwareのインテリジェントオペレーション部門は、デジタル化されたビジネスとITの追求において未来に直面する企業を支援するために、常に新しい製品とプラットフォームを考案しています。インテリジェント・エンタープライズ・オペレーションはHCLSoftwareの取り組みの中心であり、信頼性の高いAIを搭載した製品とジェネレーティブAIのイノベーションを組み合わせるというHCLSoftwareの哲学は、お客様が時代を先取りするのに役立っています。ジェネレーティブAI分野のリーダーとして、HCLSoftwareは企業とその従業員のために、機能を超えた価値を推進しています。

会話型AIプラットフォームであるHCL BigFix AEXは、プロンプト・エンジニアリングとファインチューニングの方法論を活用して、ジェネレーティブAIを最適化し、その価値を大規模に解き放ちます。以下は、BigFixのジェネレーティブAIを活用した実用的なコーディングの使用例です。

• ChatGPT上のレイヤーで事前にプログラムされ、OpenWhiskサーバーレス機能に対して望ましい結果を最適化することを目的としたBigFix AEXは、ユーザーが最小限の自然言語単語でコードを生成することを可能にする。他の製品に比べ、最小限の介入と反復で数分以内にアウトプットを得られます。
• このアプローチにより、冗長で汎用的な応答が不要になり、ターンアラウンドタイムが短縮され、コンテキストと精度が向上するため、開発者/ユーザーの効率が向上し、コストが削減されます。
• BigFix AEXでは、ユーザーはいつでもコードのリファクタリングや新機能の追加が可能です。また、ユーザーはコードを生成するために好きな言語を追加できます。これは、使いやすさとリーチの向上を目的としています。
• BigFix AEXはユーザーを中心に置き、コード生成プロセスをより会話的で結果重視のものにします。多言語での逆質問を可能にすることで、標準的な回答や誤った回答を回避し、ユーザーの混乱や幻覚を防ぎます。認識のあいまいさは、誤った結果や遅延につながります。
• BigFix AEXは完全に統合されたプラットフォームであり、GPTの知識に基づいて構築されたすぐに使える機能を備えています。これにより、ユーザーの問題をより迅速かつ効率的に解決します。さまざまなユーザー・クエリに対する回答を備えているため、会話体験が向上し、コード生成が迅速化されます。
• また、SOP(Standard Operating Procedures)の多言語翻訳を可能にし、テキストの要約を容易にします。これにより、エンドユーザーのエクスペリエンスが向上し、数回のクリックで結果が生成されます。
• LLMがソフトウェア開発に革命を起こすように、まだ探求されていない膨大な可能性があります。HCLSoftwareでは、未来志向のソリューションで、生成AIの未踏の可能性を解き放つことに注力しています。HCL BigFix AEXは、タスクをインテリジェントに自動化し、創造性を育み、ソフトウェア開発のより洗練された未来を形作ることを目指しています。ジェネレーティブAIが新たなフロンティアを切り開くとき、HCLSoftwareは専門知識を加えて企業のための新たな機能を構築していきます。

BigFix AEXの30日間無料トライアルに登録するには、ここをクリックしてください。