自社データを用いたLLMファインチューニング用のデータクリーニング・アノテーション運用法

自社データを用いたLLMファインチューニング用のデータクリーニング・アノテーション運用法とは

自社データを用いたLLMファインチューニング用のデータクリーニング・アノテーション運用法とは、大規模言語モデル（LLM）を特定の業務やドメインに適応させるファインチューニングにおいて、その基盤となる自社データを高品質に準備するための一連のプロセスと、それを継続的に実施するための仕組みを指します。具体的には、誤字脱字、重複、個人情報などのノイズを取り除く「データクリーニング」と、モデルが学習すべき意味や意図、カテゴリなどを付与する「アノテーション」の工程を、一貫したルールと手順に基づいて行うものです。この運用法は、親トピックである「運用ルールの策定」の一部として、AI活用におけるデータ品質管理とリスク軽減に直結し、モデルの精度と信頼性を高める上で不可欠な要素となります。

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