わずか数行のコードで LLM の精度を高める方法

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AI 革命は、ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) の出現によって変化し、データの複雑さに対する勝利を示しています。これらの LLM は、大規模なデータセット (最大 1 ペタバイト) と人間の言語の複雑な性質により、課題に直面しています。 Cleanlab のようなデータ中心のツールは、AI データ処理に革命をもたらし、データ改善プロセスを自動化し、進歩を民主化しました。現実世界のデータセットにはアノテーション エラー (7 ～ 50%) があり、トレーニングが妨げられるため、データ中心の AI が不可欠です。 OpenAI や Cleanlab などのツールはデータ品質を優先し、モデルの精度を大幅に向上させることができます。 Python のデモでは、Cleanlab がラベルの問題を検出し、データをフィルタリングし、モデルを再トレーニングすることで、精度が 63% から 66% 以上に大幅に向上する方法を紹介します。このデータ中心のアプローチは、GPT-5 のような将来の LLM に有望です。