LLMのプロンプトエンジニアリング ―GitHub Copilotを生んだ開発者が教える生成AIアプリケーション開発

11章未来を見据えて

人類の歴史は対数スケールでしか理解できません。人類が農業を確立するまでに数え切れない年月がかかり、その後文字の発明までに数千年、蒸気機関の発明までにさらに数百年、そして自動車、コンピュータ、スマートフォンの発明までに数十年を要しました。そしてその数年後の2012年頃、ディープラーニングが登場したのです。

OpenAIのGPT-2は2019年に発表され、その後2022年にChatGPTが登場しました。これを契機にLLMの開発が爆発的に加速し、Anthropic、Google、Microsoft、Meta、xAI、NVIDIA、Mistralなど、多くの企業が参入しました。各社は能力、容量、速度の面で前世代を上回る新しいLLMを次々と開発しています。わずか数ヶ月の間に、LLMはドキュメント補完エンジンからチャットエンジンへ、そして外部世界とやり取りできるエージェントへと進化を遂げたのです。

読者の皆さん、シートベルトをお締めください！今の変化のスピードが速いと感じているなら、これからはさらに加速することを覚悟してください。（あのRay Kurzweilの予測が的中しつつあるのかもしれません！）この最終章では、私たちの目前に迫る技術の進展と、それがプロンプトエンジニアとしての皆さんの仕事にどのような影響を与えるのかを見ていきましょう。

11.1　マルチモダリティ

現在、マルチモーダルモデルの活用に向けた大きな動きが起きています。OpenAIがGPT-4でこのトレンドの先駆けとなり、プロンプトの一部として画像を処理できる機能を実装しました。OpenAIはモデルの詳細な仕組みを公開していませんが、おそらく学術文献（https://arxiv.org/abs/2202.10936 ...