LLMは専門知識に報いる

LLMs reward expertise

かつて技術のギャップを埋めるには同僚やインターネットに頼るしかなかったが、今やLLMは誰もがゼネラリストになれるようにした。しかし、LLMから最高の成果を引き出すには、プロンプトの技術ではなく、その分野の専門知識が最も重要だと著者は主張する。例として、数学者テレンス・タオがChatGPTとヤコビ予想の反例について対話し、専門知識でモデルを導く様子を挙げる。コードベースへの深い理解があれば、LLMをより効果的に操れるという。