USER
クローズドな業務知識に明確な回答が出来るLLMの作り方。
Thought :
Action :
Observation :
ASSISTANT
クローズドな業務知識に明確な回答ができるLLM（Large Language Model）を作成するには、以下の手順に従ってください。
Thought:
- 目的の業務分野を明確にする
- 適切なデータソースを特定し、収集する
- データを前処理してモデルに適した形に整理する
- モデルのアーキテクチャを設計し、最適化手法を選択する
- モデルを学習させ、評価し、チューニングする
- 実装し、モデルのパフォーマンスを監視する
Action:
- 目的の業務分野をリサーチし、その業界の専門家や既存のリソースを調査する。
- 業務知識を持つデータセット（テキスト、画像、音声など）を収集し、必要であればドメインエキスパートと協力してアノテーションを行う。
- データを前処理し、ノイズを除去し、標準化し、トークン化する。
- 適切なモデルアーキテクチャ（例えば、GPT-4ベース）を選択し、業務データに適した最適化手法を決定する。
- モデルを学習させ、検証データセットで評価し、ハイパーパラメータやアーキテクチャをチューニングする。
- モデルを本番環境にデプロイし、継続的なパフォーマンス監視とメンテナンスを行う。
Observation:
- モデルが業務知識に関する質問に正確かつ効率的に回答できるようになる。
- モデルの性能が向上し、ドメインエキスパートの専門知識に近づく。
- モデルが新しい業務データや状況に適応し、柔軟に対応できるようになる。
- モデルが定期的にアップデートされ、業務知識が最新の状態に保たれる。
- モデルが業務プロセスを改善し、効率化と生産性向上に貢献する。