概要

追加する可能性がある $ 2.6兆から$ 4.4兆 世界経済では毎年、生成 AI がほぼすべての業界に浸透しています。これは、企業が問題解決、創意工夫、イノベーションに取り組む方法に革命をもたらしています。その結果、企業は技術進歩の最前線に留まり続けるのに役立つ生成 AI スキルを持つ候補者を常に探しています。 

あなたはあなたの革新的な能力で同僚、指導者、雇用主を驚かせていますか? AI を使って、目的のタスクに向けてそのアプリケーションを形作ることに情熱を注いでいますか?これらの質問すべてに「はい」の答えがある場合は、今こそ、磨かれたスキルを持ってこの分野に参入するときです。  

Generative AI の専門知識を活かして、あなたは船長となって未知の海域を航行します。どうやって？いらっしゃいませ！旅をご案内いたします。 

生成 AI 分野の成長

無数のタスクを容易にし、実行する生成 AI の卓越した能力は、革命をもたらしました。それは、コンテンツ作成、顧客サポートや対話のためのチャットボットの開発などの自然言語処理、画像合成、複雑な問題解決、データ拡張、創造性の強化、パーソナライゼーション、研究、もっと。

熟練した人材に多くの雇用の機会を生み出してきました。 Global Workforce of the Future Report 2023 によると、 視聴者の３８%が の労働者が現在、職場で生成 AI に取り組んでいます。このうち、約半数はその分野の専門知識を持っていません。さらに、57% という高い割合が、仕事を効率的に実行するためのトレーニングを楽しみにしています。 

雇用主の観点から見ると、生成 AI は 7% 世界のGDPに占める割合（ゴールドマン・サックスによる）。 1.5 年間で生産性の伸びを 10% 引き上げることができます。 

さらに、雇用主は、次の時代が来ると信じています。 新しい仕事 創造的な思考を持って革新的な課題に取り組むには、生成 AI の専門知識が必要です。専門分野に関係なく、会社の成長を実現するための新しい要件に対応できるスキルがあれば、その分野に適切に適合できます。

Generative AI への移行を促進するコース GenAIプログラム あなたを助けます。しかし、どうやって？単なる言葉を信じるのではなく、より深い知識とともにコースで教えられる、あなたの成長に貢献するさまざまなスキルを教えます。 

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生成 AI の必須スキル トップ 6  

この分野でキャリアを築くために必要な、生成 AI の主なスキルを見てみましょう。

プロンプトエンジニアリング

生成 AI は強力なツールですが、他のツールと同様に、効果的に機能するには適切な指示が必要です。ここで、プロンプト エンジニアリングが登場します。ジェネレーティブ AI でキャリアを積みたい場合、プロンプト エンジニアリングが得意である理由を見てみましょう。

可能性を解き放つ

生成 AI モデルは複雑であり、その出力は大きく異なる可能性があります。プロンプト エンジニアリングが橋渡し役として機能し、創造的なテキスト形式、特定の芸術的なスタイル、または有益なデータの要約など、AI を望ましい結果に導く指示を作成できます。

精度と制御

適切なプロンプトがなければ、生成 AI は無関係または不正確な結果を生成する可能性があります。迅速なエンジニアリングにより、リクエストを微調整して、AI が必要なものを正確に提供できるようにします。

効率性と明瞭さ

効果的なプロンプトにより、試行錯誤のプロセスが大幅に軽減されます。意図を明確に伝えることで、より少ない試行で望む結果が得られ、時間とリソースを節約できます。

偏見への対処

生成 AI モデルは大規模なデータセットでトレーニングされるため、バイアスが含まれる場合があります。迅速なエンジニアリングにより、AI を不要な出力から遠ざけ、公平でバランスの取れた結果を求めることで、これらのバイアスを軽減できます。

このブログを読んで、Prompt Engineering についてすべてを理解してください。

微調整

微調整 はいくつかの理由から、生成 AI において重要なスキルです。

専門化

事前トレーニングされた生成モデルは強力ですが、汎用的です。微調整により、モデルを特定のタスクまたはドメインに特化させることができます。さまざまなものを描くことができる才能のあるアーティストとして、事前にトレーニングされたモデルを想像してください。微調整は、ポートレートなどの特定のスタイルに関する具体的な指示と例を与えて、その分野での結果を向上させるようなものです。

パフォーマンスを向上させた

微調整により、モデルによって生成される出力の精度と品質を大幅に向上させることができます。モデルを特定の領域に焦点を当てることで、その領域の複雑さとニュアンスを学習し、より関連性があり影響力のある結果をもたらします。

トレーニング時間の短縮

生成 AI モデルをゼロからトレーニングすることは、非常に時間とリソースを大量に消費する可能性があります。微調整では、大規模モデルの事前トレーニングされた知識を活用し、特定のニーズに合わせて調整します。これにより、良好な結果を達成するために必要なトレーニング時間が大幅に短縮されます。

適応性

生成 AI の分野は常に進化しています。微調整により、新たなタスクや課題が発生したときに既存のモデルをそれに適応させることができます。この急速に発展する分野で時代の先を行くには、この機敏性が不可欠です。

微調整における類似性

あなたがレースカーを作っていると想像してみてください。強力なエンジンブロック（トレーニング済みモデル）を購入することもできますが、レースで勝つためには、高性能トランスミッションや空力ボディワークなどの専用パーツでエンジンブロックを微調整する（微調整プロセス）必要があります。このカスタマイズにより、レース特有の要求に対してエンジンが最高のパフォーマンスを発揮できるようになります。

生成 AI では、微調整は、特定のニーズに合わせて事前トレーニングされたモデルの真の可能性を引き出すカスタマイズです。

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RAGビル

RAG 構築 (Retrieval-Augmented Generation の略) は、Generative AI の世界ではいくつかの理由から重要性が高まっているスキルセットです。

現実世界の情報で AI を強化する

生成 AI は鮮やかな想像力を持つ作家ですが、場合によっては事実に基づいた根拠が必要であると想像してください。 RAG の構築は、現実世界の情報検索を生成プロセスに統合できるようにすることで、ギャップを埋めます。これにより、AI の作品が空想的なだけでなく、現実に根ざしたものになることが保証されます。

精度と関連性を高める

RAG を構築しないと、AI によって生成されたコンテンツが軌道から外れてしまう可能性があります。関連情報の検索を組み込むことで、より正確でオンポイントの出力を作成する方向に AI を誘導できます。これは、ライターにリサーチのために巨大なライブラリへのアクセスを提供するようなものだと考えてください。そのおかげで、彼らのストーリーはさらに充実したものになります。

より創造的な自由を

RAG の構築は、新たなクリエイティブの可能性への扉を開くことができます。事実の検索と想像力による生成を組み合わせることで、歴史上の出来事や架空のニュース記事に基づいた詩などの独自のコンテンツ形式を作成できます。それは、作家に歴史の小ネタや空想的な要素が入った箱を与えて遊ぶようなもので、作家の創造性が飛躍的に高まります。

効率性とパーソナライゼーション

RAG の構築により、生成プロセスを合理化できます。関連情報を事前に提供することで、AI を正しい方向に導くことができ、複数回の試行や編集の必要性が軽減されます。これは、ライターにあなたが何を望んでいるかを推測する代わりに、明確な概要を与えるようなものです。あなたのニーズに合わせたより迅速な結果とコンテンツが得られます。

また読む： LLama インデックスを使用して RAG パイプラインを構築するにはどうすればよいですか?

LLMOps

LLMOps は、Large Language Model Operations の略で、運用環境で大規模言語モデル (LLM) を管理および保守する方法です。これは本質的に AI レース カーのピット クルーであり、レース カーがスムーズに動作し、生成 AI の世界で最高のパフォーマンスを発揮できるようにします。生成 AI スキルとしての LLMOps の重要性を見てみましょう。

AI をスムーズに実行し続ける

LLMOps により、LLM を監視、保守、トラブルシューティングするためのスキルが得られます。出力の偏り、パフォーマンスのボトルネック、データエラーなどの問題を特定し、修正措置を講じて AI を最適に実行し続けることができます。 LLM が複雑なレースカーであると想像してください。LLMOps は常に調整され、故障を回避します。

パフォーマンスの最適化

LLMOps は、LLM を微調整して最高の効率と精度を実現するのに役立ちます。リソースの使用状況を分析し、改善すべき領域を特定し、構成を調整して、LLM がその電力を効果的に使用していることを確認できます。それは、レースカーのエンジンを微調整してラップタイムをミリ秒単位で短縮するようなものです。

データ管理

LLM はデータを大量に消費する猛獣です。 LLMOps は、データ パイプラインの管理と最適化に役立ちます。 LLM が高品質で関連性の高いデータを使用してトレーニングされるようにすることで、非効率やリソースの無駄を回避できます。それは、ピットクルーが一滴もこぼさずに、効率的にレースカーに燃料を供給しているかどうかを確認するようなものです。

バイアスの検出と軽減

LLM は、トレーニングの対象となるデータからバイアスを継承する可能性があります。 LLMOps は、これらのバイアスを検出して軽減するツールを備え、AI 出力が公正かつ倫理的であることを保証します。それは、競争において不公平な優位性を持たずに、レースカーがクリーンに動作することを確認するようなものです。

スケーラビリティとコスト管理

LLM の使用が増えるにつれて、LLMOps は運用を効率的に拡張するのに役立ちます。コストを管理し、リソース割り当てを最適化し、大金を費やすことなく AI をスムーズに成長させることができます。予算を考慮しながら、複数台の車両のチームを処理できるようにピット クルーを増員するようなものです。

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量子化

Generative AI における量子化は、強力な生成モデルを合理化し、より効率的でアクセスしやすいものにするための手法です。素晴らしい芸術作品 (生成モデル) を作成できる巨大で強力なマシンがあると想像してください。しかし、それはどこでも使用するには大きすぎて高価です (ファイル サイズが大きく、高い処理能力が必要です)。量子化は、そのマシンを利用して、美しい結果を生み出すことができる、よりコンパクトで効率的なバージョンを作成するようなものです。

生成 AI スキルとしての量子化の重要性を見てみましょう。

量子化は、内部計算を複雑で高精度の数値からより単純で低精度の数値に変換することにより、生成 AI モデルのサイズを削減します。これは、かさばるマシンを小型化して、よりポータブルなバージョンにすると考えてください。

後手での高速化

より単純な計算を使用することで、量子化モデルは処理能力の低いデバイス上でより高速に実行されます。これにより、携帯電話、ラップトップ、さらにはネットワークのエッジにあるインターネットに接続されたデバイスに生成 AI を展開できるようになり、リアルタイムでの使用が容易になります。この芸術的な機械が、巨大な工場だけでなく、小さなテーブルや屋外でも作業できることを想像してみてください。

電力効率の向上

モデル サイズの縮小と処理の高速化により、消費電力の削減につながります。これは、バッテリ駆動のデバイスや、エネルギー効率が大きな懸念事項である大規模導入にとって非常に重要です。芸術的な機械が稼働に必要な電力が少なくなり、コストが節約され、より環境に優しいものになることを想像してみてください。

新しいアプリケーションへの扉を開く

量子化は、生成 AI モデルをより小さく、より高速にすることで、新しくエキサイティングなアプリケーションへの扉を開きます。ポータブル アート マシンを使用して、その場でカスタム デザインを作成したり、ソーシャル メディア投稿用の画像をリアルタイムで生成したり、携帯電話上でビデオ ゲームのキャラクターをパーソナライズしたりすることを想像してみてください。

ただし、トレードオフがあります

• 品質と効率のバランス: 量子化により、生成される出力の品質がわずかに低下する場合があります。重要なのは、特定のアプリケーションの効率と精度の間の適切なバランスを見つけることです。コンパクト アート マシンでは、元のマシンとまったく同じレベルの詳細を備えた芸術作品を作成することはできないかもしれませんが、それでも印象的な結果を生み出すことができると想像してください。

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AIアプリの構築

Generative AI での AI アプリ構築は、強力な生成モデルを取得し、それをユーザーフレンドリーなアプリケーションに変えるプロセスです。それは、レースカーの複雑なエンジンを取り出して、それを中心に車を設計し、そのパワーを一般の人が利用できるようにするようなものです。

なぜ AI アプリ構築が必須の生成 AI スキルなのか?

ギャップを埋める

生成 AI モデルは多くの場合複雑で、使用するには技術的な専門知識が必要です。 AI App Building では、これらのモデルをより幅広いユーザーがアクセスできるインターフェイスを作成することで、そのギャップを埋めることができます。ほこりっぽい作業場に強力なツールが隠されているところを想像してみてください。AI アプリの構築は、誰でもそれを使用して素晴らしいものを作成できるようにする、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを構築するようなものです。

可能性を解き放つ

生成 AI モデルはさまざまなアプリケーションに大きな可能性を秘めていますが、ユーザーフレンドリーなインターフェイスがなければ、その可能性は活用されないままになります。 AI App Building では、特定のニーズに応えるアプリを作成することで、この可能性を解き放つことができます。無限の可能性を秘めた新しい科学的発見があったものの、それを応用する方法がなかったと想像してみてください。AI アプリの構築は、その発見をさまざまな分野で活用するためのツールやデバイスを作成するようなものです。

専門性と創造性

AI アプリの構築を使用すると、特定の目的のための生成 AI アプリの作成に特化できます。音楽生成や画像編集などのクリエイティブなタスク用のアプリや、データ分析やパーソナライズされた学習などのより実用的なアプリケーション用のアプリを設計できます。同じエンジンを使用して、レースカー、洗練されたスポーツカー、さらには強力なトラックを構築することを想像してみてください。可能性は無限です。

価値の向上

雇用市場では、生成 AI を理解するだけでなく、それを使って実用的なアプリケーションを構築できる能力があれば、より貴重な人材となります。エンジンの専門家であるだけでなく、さまざまな車両を設計できることを想像してみてください。これが、生成 AI 分野でのエッジ AI App Building の提供です。

将来も通用するスキルを身につける

生成 AI が進化し続けるにつれて、関連性を維持するにはアプリを構築する機能が重要になります。自分のスキルを新しいモデルやテクノロジーに適応させて、キャリアを常に最先端に保つことができます。古い車を修理するだけでなく、自分のスキルを将来の電気自動車のメンテナンスや開発に応用できる整備士になったことを想像してみてください。

まとめ 

産業界における生成 AI の重要性は、AI に情熱を注ぐ個人に効果的なスキルが必要であることを意味します。同じ資格を得ることで、一流企業への就職の機会が増えるだけでなく、給料も上がる可能性もあります。 

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• 情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/generative-ai-skills/