拓海先生、最近、社内で「LLMを使ってコード生成を」という話が出てきまして、正直何をどう判断すればよいのか分かりません。投資対効果や現場展開が不安です。まず一言で結論を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、今回の研究は「オープンソースのLlama-2が実務的に使える場面と、従来のGPT-3系モデルが優れる場面」を示しています。導入判断はコスト、品質、最適化の三点で評価すれば良いです。
三点ですか。まずコストという意味ではオープンソースのLlama-2は安くつきますか。クラウドに任せない運用も考えたいのですが、その点はどう見ればよいですか。
大丈夫、順を追って説明しますよ。要点は三つです。1) Llama-2はライセンスや運用で柔軟性が高くコストが抑えやすい、2) GPT-3系はクラウド経由で安定性や信頼性が確保されやすい、3) 最終的な判断は品質と最適化のトレードオフで決まります。
品質というのは、生成されるコードの正確さや速度のことですか。現場の技術者が使えるレベルかどうか、その見極め方が知りたいです。
素晴らしい着眼点ですね！品質は大きく二つに分かれます。まず『正しさ』、コンパイルや実行ができるか。次に『性能』、生成コードが最適化されHPC（High-Performance Computing：高性能計算）で期待性能を出せるか。研究は両者を比較して、それぞれの長所短所を明確にしました。
なるほど。じゃあ具体的にどんな場面でLlama-2が活きるんですか。現場での導入ハードルを教えてください。
良い質問です。現場導入で重要なのは三点です。1) プロンプト設計と検証のプロセスを整えること、2) 自動生成コードの検査とベンチマークを必ず行うこと、3) 運用時のガバナンスを定めること。Llama-2はカスタム化やオンプレ運用が容易なので、これらの体制を整えれば有効に使えるんです。
プロンプト設計というのは、要するに「AIにどう指示するか」を整えること、という理解で合っていますか。そこに手間が掛かると聞いていますが現場は耐えられるでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！おっしゃる通りです。プロンプト設計は初期投資が必要ですが、テンプレート化とテスト自動化を行えば、現場の負担は一気に減ります。短期的な工数と長期的な効率を天秤にかけ、まずは小さなカーネルで実証するのが賢明です。
分かりました。では最終的な見積りや成果物の品質をどう保証するかですね。これを要するに一言で言うとどういうことになりますか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要するに「適切なガードレール（検証とベンチマーク）を敷くことで、Llama-2の低コスト性とGPT系の信頼性を使い分けられる」ということです。小さく始めて、実績を積んでから横展開しましょう。
ありがとうございます。最後に私の理解を整理させてください。要するに、Llama-2はコスト重視・カスタム運用向け、GPT-3系は信頼性重視・クラウド運用向けで、検証とガバナンスを組めば現場導入は現実的だ、ということでよろしいですか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。実践ではまず小さなカーネルで比較実証を行い、ROIと品質を証明してから投資を拡大するのが最短ルートです。大丈夫、一緒に進めましょう。
