エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
合成データを利用したLLMの開発|yutohub
大規模言語モデル(LLM)の開発において、高品質で多様なデータセットの重要性は計り知れません。しかし... 大規模言語モデル(LLM)の開発において、高品質で多様なデータセットの重要性は計り知れません。しかし、インターネットから収集されたデータには多くの問題が伴います。ノイズが多く、広告や特定の言語(特に英語)に偏りがちであり、さらにデータの量にも限界があります。これらの課題を解決するために、合成データの利用が注目されています。 合成データに関するベストプラクティス Google DeepMindやその他の共同研究者によって発表されたこの論文は、合成データの応用、課題、そして将来の方向性に焦点を当てています。以下に論文のポイントをまとめてみました。 合成データの利点合成データの利点の一つは、大規模に生成することができることです。これは、実世界のデータが不足しているか入手が困難な分野(例えば、全ての条件をカバーする気象データなど)で特に価値があります。 また、合成データは特定の要件に合わせてカスタ