大規模モデルは、概念普及段階から実用化段階へと急速に移行しています。大規模モデルの複雑さを考慮すると、企業はパイロットプロジェクトを実施するための体系的なフレームワークを必要としています。Dune Think Tankは、大規模モデルのパイロットプロジェクトロードマップを提供し、その応用を検討している企業にとっての参考資料となります。

最初のステップは、ビジネス部門と協力して大規模モデルの潜在的な適用シナリオを検討し、大規模モデルの破壊的イノベーション能力に十分な注意を払うことです。

大規模モデルを対象とした企業パイロットプログラムは、ビジネス指向で実施する必要があり、パイロットプロジェクトに事業部門を関与させ、少なくとも1人の上級管理職の支持を得る必要があります。この上級管理職は、大規模モデルに関心を持つだけでなく、パイロットプロジェクトを推進し、潜在的な障害を排除するために組織内で十分な影響力を持っている必要があります。

2 番目のステップは、ユースケースのビジネス価値と実現可能性を評価し、ユースケースに優先順位を付け、最も実現可能で価値のあるユースケースを選択してパイロット プログラムを開始することです。

大規模なパイロットプログラムを成功させるには、シナリオの優先順位付けが不可欠です。そのため、短期間のパイロット期間中に、企業は大規模なユースケースプールからいくつかのユースケースを選択し、パイロットを実施する必要があります。企業は、ビジネス価値と実現可能性を評価することで、ユースケースの優先順位付けを行うことができます。

平安銀行を例に挙げると、同銀行は価値評価システムと大規模モデルアプリケーション成熟度評価システムを通じて、アプリケーションシナリオの優先順位付けを行っています。同時に、あらゆるシナリオの実装においては、ビジネスメトリクスを用いてビジネスへの価値を測定し、アプリケーションの深度と技術の深度をさらに向上させる必要があるかどうかを判断する必要があります。実際の導入シナリオの観点から、平安銀行は検討に値する主要領域を、情報抽出、パーソナライズされたコピーライティング、プログラミング支援、テキスト画像生成、レポート生成、読解問題への回答とまとめています。

詳細については、「平安銀行の大規模モデルアプリケーションの実践と実装経験」を参照してください。

3 番目のステップは、ビジネス エキスパート、IT エキスパート、人工知能エキスパートを含む、パイロット プログラム用の IT とビジネスの垣根を越えたチームを編成することです。

FAWグループを例にとると、大規模モデルプロジェクトには、ビジネスユニット（上級管理職、AIスペシャリストを含む）、チーム（AI製品マネージャー、IT開発者、ジュニアアルゴリズムエンジニアを含む）、AI能力センター（アルゴリズムエンジニア、AIアーキテクト、プロンプトエンジニア、データエンジニアを含む）が共同で参加し、それぞれが異なる段階でそれぞれの役割を果たしています。

詳細については、FAWグループのGPT-BIおよび大規模モデルアプリケーションの実践を参照してください。

4 番目のステップは、パイロットの目標と主要業績評価指標を決定し、各ユース ケースの MVP 検証バージョンを設計し、開発パスとリスク対応策を選択することです。

5つ目のステップは、指定された期間内にテストケースのMVPバージョンを納品し、その後、終了するか、さらに拡張するかを決定することです。初期の成功を基に、投資と開発を継続し、パイロットから得られた価値と教訓をまとめ、より大規模なアプリケーションに拡張します。