LLMsは何でも評価できます

LinkedInの投稿、メール、文書（画像を含む）、さらには本もGPTを使用して評価できます。

評価基準はGPTによって選択されるか、ユーザーによって指定されることがあります。

その評価の理由を尋ねられると、GPTは明確な説明を提供します。

GPTは非構造化文書を評価できるため、さまざまな分野でより構造化されたデータも評価できます。

これには銀行や金融が含まれ、GPTは個人や企業がローンをデフォルトするリスクを分析したり、履歴書が職務記述書に合致しているかを判断したり、さらには個人の好みに基づいてマッチングを行うことでデートを促進することもできます。可能性は広がっています。

ユーザーがGPTに説明を求めることができるため、GPTはトップエンジニアや科学者によって開発・維持されている複雑で高価なシステムを置き換える可能性があります。

これは、近い将来の真の利点は、最も優れたエンジニアやAIアルゴリズムを持つ人々にはないことを示しています。これらは広く利用可能になりつつあります。

代わりに、重要な差別化要因は、非合成的で論理的、頻繁に更新され、堅牢なデータベースを持つ人々になるでしょう。

大規模言語モデル（LLMs）はリアルな合成データを生成するのに優れていますが、実世界のデータに比べるものはありません。

例えば、COVIDパンデミックの際、トイレットペーパーの不足は予想外でした。

データを効果的にキャプチャし活用するビジネスが、2年前に始まった技術競争で主要な勝者として浮上する可能性が高いと私は考えています。

私の予測は、小売業とeコマースセクターが引き続き強化されるということです。