最近読んでいて興味深かった記事紹介 Vol.2
今回は読んでいて良かった記事を紹介するシリーズの第二弾になります。第一弾は以下になりますので、気になる方はぜひご覧ください！
What Is Agentic AI?
こちらのNVIDIAのテックブログでは、Agentic AIとはどのようなものなのか、また業界ごとにどのように利用されるのかを簡潔にまとめられていてとてもいい記事になります。エージェントを導入したらどんな構成になるの？という疑問を解決するための第一報にもなりますので是非ご覧ください。
LLM Evaluation Metrics: The Ultimate LLM Evaluation Guide
LLMを評価する方法について語られているブログになります。例えば従来の機械学習モデルであればAccuracyやPrecision、Recallをはじめとして簡単に定量評価できるものが多かったですが、LLMを対象とした評価の仕組みはそう簡単ではないものも多いのが現状かと思います。LLMで解きたいタスクにもよりますし、システムアーキテクチャに依存したりしないものもあったりして、結構いろんな評価指標があります。実際にプロジェクトレベルでこの概念を導入するかはさておき、どのような評価方法があるかを知っておくのは大事だと思うので、気になる方は是非ご覧ください。
なぜOracleは「エージェンティックAI」という言葉を避けるのか？ 同社の最新動向から探る
この記事では、Oracleがエージェントをどのような位置付けで採用し、どのように展開していくかを考えているかをまとめた記事になります。近年、なんでもエージェントだ！LLMだ！みたいな表現を散見しますが、この記事にあるように、自社が展開するサービスの中にどのような建て付けで生成AIを導入していくかを考えることで、本当に必要なアプローチはなんなのかを考え直す気カッケになるのではないでしょうか。
「PoC死」を乗り越えよ――AIエージェント時代に企業が回すべき「3つのエンジン」
PoCから先に進めないのは生成AIに始まった話ではなく従来の機械学習モデルの時も同様でしたが、AIエージェントを扱うプロジェクト特有の壁が存在することも確かだと思います。生成AIが一般利用されるようになってから時間が結構経っているので、最低限のリテラシーは積み上がってきてはいる気がするものの、どんなことにエージェントが利用できるのか、またどんなことは生成AIを採用すべきではないかについて、改めて考えさせられた記事になります。
まとめ
今回はAIエージェント周りを中心に、その定義や実応用に関する話題について取り上げられている記事を紹介しました。生成AI、特にAIエージェントが普及してきている今だからこそ、真に価値を提供できる体制を整えるためにも一読して欲しいものばかりですので、ご興味があれば是非ご覧ください。
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