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LLM による構造化出力: JSON モード、関数呼び出し、およびデータ サイエンスに向けてそれぞれをいつ使用するか
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LLM による構造化出力: JSON モード、関数呼び出し、およびデータ サイエンスに向けてそれぞれをいつ使用するか
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応答ストリーミングやプロンプト キャッシュなど、AI アプリケーションのパフォーマンスとコストを最適化するための一般的な手法については、これまで何度も説明してきました。今日は、実際の AI アプリを構築する上で、これとは異なるものの同様に重要なことについて話したいと思います。彼は、 構造化された機械可読出力。 これまで共有した例のほとんどでは、AI モデルからの自由テキストの応答を扱っています。ユーザーが質問すると、モデルは自然言語で応答し、その応答を何らかの方法でユーザーに表示します。まったくシンプルで簡単です。しかし、後でプログラムで処理できるように、モデルが特定の形式 (JSON オブジェクトなど) でデータを返す必要がある場合はどうなるでしょうか?テキストや画像から特定のフィールドを抽出したり、データベース エントリにデータを入力したり、その応答に基づいて後続のアクションをトリガーしたりするためのモデルが必要な場合はどうすればよいでしょうか?そのような場合、壁のようなテキストを取り戻すのはあまり便利ではありません。 🤔 幸いなことに、この問題には多くの解決策があります。 LLM から構造化された機械可読出力を取得するには、主に 2 つのアプローチがあります。 JSONモード そして…

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データ サイエンスに向けて AI の財務的安定性を掘り下げる
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データ サイエンスに向けて AI の財務的安定性を掘り下げる
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4 月のコラムで、AI の実際のコストが、長期的に利益をもたらすテクノロジの商業化にとって潜在的に致命的な欠陥であることについてお話しました。興味深いことに、それ以来 2 か月の間に、潜在的に壊滅的な規模で私の議論を正当化するハイテク業界の注目すべき見出しがいくつか見られました。 AI 業界の風は急速に方向を変えており、追跡するのが難しいように感じます。ほんの数か月前まで、ハイテク企業やその他の企業でさえ、従業員に AI をもっと活用するよう精力的に奨励し、たとえソフトウェアに対する明確な必要性や特別な欲求がない場合でも、チームが AI をワークフローに統合することを要求していました。 結果論は20-20 これを考えた人なら誰でも想像したかもしれませんが、人々の物質的な生活を何かのより多くの利用に結び付けると、より多くの人々が実際にその物をより多く使用するようになります。これにより、「トークンマックス」、AmazonやUberなどの企業（および名前を出したくない他の企業）内のトークン使用量リーダーボードなど、多くの場所でAIトークン支出の数字が衝撃的に変化しました。なぜこれらの企業がこれらの結果に驚いているのかは私には完全には明らかではありませんが、それでも、このコストが長期間持続可能ではないだけでなく、AI の使用が十分に目覚ましいビジネス成果を生み出していないため、人員配置の方向性が方向転換する原因となっています。 経営幹部は、AI の使用によって半ば奇跡的な生産性の爆発が起こると信じていた可能性がありますが、もしそうなら、彼らは本当に下調べをしていなかったことになります。業界を取材するメディア関係者だけでなく、この分野に携わる私たちの多くも、AI は効果的に使用されることも非効果的に使用されることもあるツールであり、奇跡を期待することは常に失望に終わるだろうと警告しています。 私は以前にもこの種の比喩を使ったことがありますが、これらの会社が建設業に携わっていて、電気ドリルが発明されたばかりで、建築の生産性が驚異的に向上したと考えてみましょう。正しい対応は、ドリルの部品が不足して価格が上昇するまで、できるだけ多くのドリルを購入することではなく、すべてのタスクでドリルを使用するように従業員に指示し、誰が 1 日の中で最も多くドリルを使用しているかを示すスコアボードを作成することです。スイスチーズ模様の穴が開いた建物があり、ドリルや電力に多額の費用を費やし、テクノロジー企業が現在…

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