「データは言語モデルの基盤です」

「美容とファッションの世界で輝くデータの力」

高品質のデータがLLMトレーニングパイプラインのあらゆる側面に与える影響

大規模言語モデル（LLM）はかなりの時間から存在していますが、最近ではその印象的なパフォーマンスが広範なAIコミュニティの関心を引いています。このことを考えると、現在のLLMの動きの起源について疑問を抱くかもしれません。その前のモデルと比べて実際に最近のモデルがどれほど印象的だったのか、何がその要因だったのかということです。多くの人々が様々な要素を主張するかもしれませんが、特に大きな影響を与えた進歩の1つは、アラインメントの能力でした。つまり、LLMを訓練するために、ただ最も可能性の高い次の単語を出力するだけでなく、人間の目的を満たす文章を出力する方法を理解したのです。

「私たちは、アラインメントが、モデルが事前学習中に既に習得した知識と能力をユーザーとの対話スタイルや形式に組み込むプロセスであると仮説を立てます」 – [1]より引用

この概要では、アラインメントの役割と影響、そしてアラインメントと事前学習の相互作用について研究します。興味深いことに、最近のLIMAモデル[1]は、1,000件の高品質な応答例の半手動キュレーションされたコーパスを用いて、訓練済みLLMを単純に微調整することでアラインメントを行います。アラインメントプロセスは重要ですが、主にLLMの操作可能性や正しい動作・スタイルを教える役割を果たし、ほとんどの知識は事前学習中に獲得されます。そのため、アラインメントは最小限のトレーニングデータでも成功することができます。しかし、データの品質と多様性がアラインメントやLLMの他のトレーニング手法（例：事前学習、微調整など）に与える影響は非常に大きいことがわかります。

LLMトレーニングパイプライン

「LLMは2つのステージでトレーニングされます：（1）非教示的な事前トレーニングによる一般的な表現の学習と（2）大規模な指示調整と強化学習によるエンドタスクとユーザーの選好とのよりよい整合性への調整」- [1]より引用

• データサイエンスのためのトップ10のTableauプロジェクト
• ベータ分布：ベイズ推定の基礎
• 探索的データ分析：YouTubeチャンネルについての知識

最近数ヶ月間、言語モデルはさまざまな観点から研究されてきましたが、これらの作成…

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!