教師あり微調整のデータ準備：高度な戦略と品質確保の課題

記事の3ポイント

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   データ準備前の評価基盤構築

   トレーニングデータの量や分布を評価する前に、プロダクション環境を代表するベンチマークと明確な評価指標の整備が最優先事項であると指摘している。

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   タスクに応じたデータ量の目安

   単純なフォーマット変更なら500サンプル程度で済む一方、複雑な推論タスクでは1万サンプル以上が必要となるなど、タスクの難易度によって必要なデータ量が大きく異なることを示している。

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   高度なデータ戦略の4 つのアプローチ

   学習曲線分析による準備度評価、データサブセットの選別・フィルタリング、データ拡張、そしてデータ混合という 4 つの具体的な戦略を提案している。