【都知事選×テクノロジー】東京都知事選におけるHuman-in-the-Loop機械学習｜NSK

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kiririmode 回答の質の良さとして「質問に回答できない」返答を除外し「有効な返答」件数としている。回答に対するラベリングもLLMにて実施。

2024/07/14 リンク

poad1010 この記事をおすすめしました

2024/07/08 リンク

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【都知事選×テクノロジー】東京都知事選におけるHuman-in-the-Loop機械学習｜NSK

安野たかひろ事務所技術チームの角野です。前回の投稿ではAIあんのにおける返答生成技術の詳細に触れま... 安野たかひろ事務所技術チームの角野です。前回の投稿ではAIあんのにおける返答生成技術の詳細に触れましたが、今回は返答生成に用いるデータの整備に焦点を当てて解説します。なぜデータの整備が必要なのか？AIあんのでは政策に関する質問に対してLLMで返答の生成を行っていますが、元のLLMには安野の政策に関する知識が含まれておらず、そのままでは政策に関する質問には回答できません。そこで、前回の記事でも解説しましたが、AIあんのではLLMに入力するプロンプト中に政策に関する知識を注入することで、政策に関する質問に回答できるようにしています。当然知識がない質問に対しては回答できないため、ユーザーの質問に対して正確に回答するには政策に関する知識をデータとして整備することが重要となります。返答生成に利用しているデータAIあんのでは、次の2種類のデータを返答生成時に利用しています。今回の記事では、私

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