プロンプトを超えて：LLMの安定性は一発の試みだけでは不十分な理由
分析
この記事は、完璧なプロンプトやHuman-in-the-loopがLLMの信頼性を保証するというナイーブな見解を正しく指摘しています。 LLMを運用するには、単純なプロンプトを超え、再現性と安全な出力を保証するために、厳密なテストと安全プロトコルを組み込んだ、堅牢な戦略が求められます。 この視点は、実用的なAIの開発と展開に不可欠です。
重要ポイント
参照
“これらの考えは悪意から生まれたものではない。多くは善意と誠実さから来ている。だが、LLM を APIとして実装・運用する立場に立つと、これらの考え方が 再現性 と 安全性 を静かに破壊していく様子が見え...”