Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

Vertex AIで実現するLLMデータアノテーションの効率化と自動化

Sponsored · Ship Features Fearlessly Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.

Vertex AIで実現するLLMデータアノテーションの効率化と自動化

Avatar for 為藤アキラ

為藤アキラ

February 06, 2025
Tweet

More Decks by 為藤アキラ

Other Decks in Technology

Transcript

  1. Google Cloud活用 AI/ML/LLM #1 機械学習 (ML) / 大規模言語モデル(LLM) の為のデータ準備 Vertex

    AIで実現するLLMデータ アノテーションの効率化と自動化 株式会社BLUEISH 代表取締役CEO兼CTO 為藤アキラ @AkiraTameto
  2. 具体的なワークフロー 4% データの準備 (Cloud Storage / BigQuery など) a` ラベリングプロジェクト作成

    (Vertex AIコンソール) y` 少量データのラベル付け “` AutoMLモデルの学習 k` 自動アノテーションの適用 u` 人間の確認・修正
  3. 具体的なワークフロー 74 データの準備 (Cloud Storage / BigQuery など) HY ラベリングプロジェクト作成

    (Vertex AIコンソール) y4 少量データのラベル付け “4 AutoMLモデルの学習 k4 自動アノテーションの適用 u4 人間の確認・修正
  4. 具体的なワークフロー 74 データの準備 (Cloud Storage / BigQuery など) a4 ラベリングプロジェクト作成

    (Vertex AIコンソール) xy 少量データのラベル付け “4 AutoMLモデルの学習 k4 自動アノテーションの適用 u4 人間の確認・修正
  5. 具体的なワークフロー 74 データの準備 (Cloud Storage / BigQuery など) a4 ラベリングプロジェクト作成

    (Vertex AIコンソール) y4 少量データのラベル付け “’ AutoMLモデルの学習 k4 自動アノテーションの適用 u4 人間の確認・修正
  6. 具体的なワークフロー 74 データの準備 (Cloud Storage / BigQuery など) a4 ラベリングプロジェクト作成

    (Vertex AIコンソール) y4 少量データのラベル付け “4 AutoMLモデルの学習 d˜ 自動アノテーションの適用 u4 人間の確認・修正
  7. 具体的なワークフロー 74 データの準備 (Cloud Storage / BigQuery など) a4 ラベリングプロジェクト作成

    (Vertex AIコンソール) y4 少量データのラベル付け “4 AutoMLモデルの学習 k4 自動アノテーションの適用 uo 人間の確認・修正