LLMのキラー・ユースケースは要約である

The Power of Large Language Models in Summarization and Organization

Tags: Language Models, Summarization, Organization, Artificial Intelligence, Technology

近年、大規模言語モデル(LLMs)の最も効果的な利用方法は、要約です。私の限られた経験から言えば、LLMsは独自の洞察を生成することはできませんが、特定の入力に基づいて創造的な文章を書いたり、一般的なトピックについて書いたりすることには長けています。しかし、LLMsは自分が何を知っていて何を知らないかを非常によく理解しているようです。特に、明確な情報やテキストの一部を要約する場合には特にそうです。

世界の情報の多くは、明確な要約によって利益を得ることができます。残念ながら、要約は簡単な作業ではありません。要約するためには、ソースの資料を読み込み、理解し、ソースの資料に基づいて洞察のリストを作成する必要があります。これは費用がかかる作業です。特に、資料を理解するために時間を投資する価値があるかどうかわからない場合にはそうです。情報がますます増える現代において、人々は彼らにとって価値のある情報を簡単に見つけ、価値のない情報を捨てる簡単な方法を求めています。幸いにも、LLMsは要約に非常に優れており、大量の情報を効果的に短縮することができます。

Bing Chatの最近の登場は、LLMの使用法における新たな時代の幕開けを告げています。Bing Chatはしばしば一貫性に欠け、時に攻撃的で、不正確なデータで満ちていますが、Bing Chatは、専門の検索エンジンを利用して、大量の書籍、ブログ投稿、学術出版物を索引付けするためにLLMsを活用する世界への第一歩となるかもしれません。

しかし、検索だけでなく、LLMsは要約マシンとしての価値がある他の領域も存在します。Hacker Newsの最近の投稿では、BBC In Our Timeポッドキャストシリーズ全体をデューイ十進分類法を使用して分類し、GPT-3を活用して洞察を生成するというアイデアが話題となりました。フォーラムのユーザーであるmattlondonは、次のようにコメントしています。「[LLMs]を「ユニバーサルカプラー」として考えるアイデアは魅力的で、LLMsを関数呼び出しとして使うことについては、筆者と同意していると思います(技術はある程度備わっていて、ほとんど動作しますが、人々は多くのアイデアを試しています…うまくいくものもあれば、うまくいかないものもあります)。私の頭の中が興奮しています。この「ひらめきの瞬間」に感謝します。」

上記のコメントはまさにその通りです。ウェブが情報の検索、消費、消化方法を革新したように、LLMsも同様です。しかし、ウェブとは異なり、LLMsは情報を解釈し、それだけでなく、伝達、索引付け、発見する手段を提供するのではなく、情報を解釈することができます。

たとえば、企業の環境を考えてみましょう。企業の中には、実行可能な洞察を特定し、価値のある情報を無駄に埋もれさせることは簡単ではありません。したがって、優れた企業のCEOは通常、複数の抽象化レベルで操作し、組織のすべてのレベルからのさまざまな形式の入力に基づいて要約と優先順位付けを行う能力を持っています。優れたエグゼクティブ機能には、迅速に異なる抽象化レベル間を切り替え、各レベルの洞察を使用して必要に応じてタスクを優先順位付けし、委任する能力が必要です。

したがって、将来的には、優れた経営者はLLMsを利用して、組織全体からの情報を短縮し要約することに頼ると想像しています。まもなく、特定の企業内のすべての会議が録音され、書き起こされ、LLMの要約を使用して短縮されるようになるでしょう。さらなる抽象化レベル(要約の要約)は、企業の階層の各レベルでまとめられ、上位のリーダーシップに提示されるでしょう。

これを早く実現する企業は、超人的な能力を持っているように見えるでしょう。組織内で起こっているすべてのことについてエグゼクティブレベルの要約を指先で手に入れることは、数年前までは誰もが夢見た力ではありませんでした。

LLMsはまた、ホワイトカラー業界の闇の部分を取り除くのにも役立ちます。構造化されていないまたは半構造化されたデータ(ただし、ここでは要約マシンとしてよりも組織マシンとして機能するかもしれません)を利用する組織や企業に入ると、多くの重要な機能が複雑で乱雑なスプレッドシートベースのワークフローに依存していることがわかります。LLMsの発展とともに、彼らは確かにスプレッドシートで表されたデータを迅速に整理し、索引付けるために使用されるでしょう。YoBulkなどのGPTを活用したプロジェクトによって、この方向性に向けた初めの一歩が既に踏み出されています。このように、大量の構造化されていないまたは乱雑なデータを管理することに依存するすべての企業や組織(科学や学術を含む)は、LLMsによって根本的に変わるでしょう。

コードやメールの作成など、LLMsの他の生成的な用途も確かに価値があるでしょう。しかし、短期的には、LLMsの最大の価値は要約と情報の整理能力にあると私は考えています。

注意

  • この記事はAI(gpt-3.5-turbo)によって自動生成されたものです。
  • この記事はHackerNewsに掲載された下記の記事を元に作成されています。
    The Killer Use Case for LLMs Is Summarization
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