最新技術のキーノート:データ中心のAIを活用する最終マイルの橋渡し

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最新技術のキーノート:データ中心のAIを活用する最終マイルの橋渡し

目次

I.はじめに II.基礎モデルの重要性と特徴 III.専門モデルの優位性と適用方法 IV.データ中心のAIの概要 V.データ中心の開発プロセス A.データの収集と整理

  1. データの種類とソースの選択
  2. データのフィルタリングとサンプリング
  3. ラベリングとアノテーション B. モデルの学習と最適化 1.基礎モデルの事前トレーニング
  4. インストラクションチューニングとRHFによるモデル調整
  5. ファインチューニングとモデルの蒸留 VI.データ中心のアプローチのメリットと課題 A.メリット
  6. 高い精度と信頼性の向上
  7. 速度と効率の向上 B.課題
  8. データ品質と偏りの影響
  9. ラベリングとアノテーションの労力とコスト VII.まとめ VIII.参考文献

※各タイトルには適切な絵文字を追加してください。

I. はじめに

こんにちは、この記事では、データ中心のAIの重要性と開発手法について紹介します。近年、大規模な言語モデルの出現により、AIの開発は大きく変化してきました。しかし、これらのモデルを最大限に活用するには、データに着目した開発プロセスが必要です。そこで、本記事では、データの収集と整理からモデルの学習と最適化まで、具体的な手法を紹介します。

II. 基礎モデルの重要性と特徴

III. 専門モデルの優位性と適用方法

IV. データ中心のAIの概要

V. データ中心の開発プロセス

A. データの収集と整理

  1. データの種類とソースの選択

  2. データのフィルタリングとサンプリング

  3. ラベリングとアノテーション

B. モデルの学習と最適化

  1. 基礎モデルの事前トレーニング

  2. インストラクションチューニングとRHFによるモデル調整

  3. ファインチューニングとモデルの蒸留

VI. データ中心のアプローチのメリットと課題

A. メリット

  1. 高い精度と信頼性の向上

  2. 速度と効率の向上

B. 課題

  1. データ品質と偏りの影響

  2. ラベリングとアノテーションの労力とコスト

VII. まとめ

VIII. 参考文献

以上が本記事の目次です。以下では各章ごとに内容を詳しく解説していきます。よろしくお願いします。

(記事の内容に応じたヘッドラインをここに追加)

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