本記事では、LLMをドメインに適応させるためのアプローチを紹介します。生コーパスを「読解タスク」に応じた内容のテキストに変換してLLMの学習に利用する手法です。 生物医学、金融、法律の3分野で検証が行われ、一般的なタスクでの性能も評価されました。 参照論文情報 タイトル:Adapting Large Language Models to Domains via Reading Comprehension 著者:Daixuan Cheng, Shaohan Huang, Furu Wei 所属:Microsoft Research, Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI) その他の情報:ICLR2024に採択 背景 LLMを実用するにあたっては、専門的な分野に対する知識を持つように調整することが必要だと考えら