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LLMラベルの効果的な検証による人間とLLMの協働アノテーション

LLMを人間のアノテーターの完全な代替とするのではなく、双方の強みを活用して、正確で信頼性のあるアノテーションを得る必要があります。本ブログでは、データアノテーションのためにLLMを協働（コラボレーション）として効果的に活用する方法について説明します。

データアノテーターとしてのLLM（第1部） – 課題と機会

LLMを人間のアノテーターの完全な代替とするのではなく、双方の強みを活用して、正確で信頼性のあるアノテーションを得る必要があります。本ブログでは、データアノテーションのためにLLMを協働（コラボレーション）として効果的に活用する方法について説明します。

LLM による長文要約評価における「少ない方が良い」アプローチ

テキスト生成や要約の分野において、特に長文の要約を評価することは常に難しい課題となっています。これらの課題に対処するため、私たちは革新的なアプローチを用いて長文モデルを評価し、評価コストを大幅に削減し、人間による評価との整合性を向上させることができます。

知識グラフ構築・学習プラットフォーム： エンジニアリングの側面から

ナレッジグラフ（KG）構築および学習プラットフォームの詳細を解説し、機械学習を豊かにする役割を明らかにします。私たちの独自のパイプラインを設計し、データの出所やGNNトレーニングの粒度を掘り下げながら、KGを現実のユースケースの実用的な実世界のタスクにシームレスに統合することを促進するかを紹介します。