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ユーザーフィードバックを学習データ化するDPOを用いたRAGの継続的改善フロー

ユーザーの評価や修正履歴を学習データに変換し、DPO(Direct Preference Optimization)を通じてRAGモデルを継続的に改善する手法です。

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ユーザーフィードバックを学習データ化するDPOを用いたRAGの継続的改善フローとは

親クラスター「ハルシネーション対策」の解説より

ユーザーの評価や修正履歴を学習データに変換し、DPO(Direct Preference Optimization)を通じてRAGモデルを継続的に改善する手法です。

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