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SageMaker Ground Truthでトレーニングデータセットを構築する

Shota Totsuka
January 17, 2025
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SageMaker Ground Truthでトレーニングデータセットを構築する

Shota Totsuka

January 17, 2025
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  1. 自己紹介 ©Blueish 2024. All rights reserved. 戸塚 翔太 Shota Totsuka

    ・LLMアプリ開発者(Go/Python …etc) ・生成AI, 機械学習 ・趣味: スキー/スノボ, 最近はDifyにContribute ・静岡県(浜松)に住んでます  近くの方がいれば、一緒に勉強会しましょう! Xアカウント @totsukash
  2. 会社紹介 ©Blueish 2024. All rights reserved. 会社名 株式会社BLUEISH 代表者 為藤アキラ

    設立 2018年2月9日 所在地 〒106-0046 東京都港区元麻布3丁目1-35 VORT元麻布 5F 事業内容 ・WEBシステム開発 ・スマートフォンアプリケーション開発 資本金 10,000,000円
  3. ©Blueish 2024. All rights reserved. - 例とデモンストレーションデータ - ある質問に対する回答: 「日本の首都は?」→「東京」

    - 比較とランキングデータ - 同じ質問に対する複数の回答を比較/ランク付けする - 評価とレッドチーム - 脆弱性の発見、偏りの軽減、毒性の排除を可能にする - データラベリング - テキスト、画像、動画、音声、点群にラベルを付ける ユースケース ユースケース・メリット
  4. ©Blueish 2024. All rights reserved. - 人間が生成したデータを取得 - 人間が生成したデータを取得して、特定のタスクに合わせたり、企業や業界固有のデータを使用してモ デルをカスタマイズしたりできます

    - モデルの評価 - 人間による評価を利用して、ユースケースに最適な基盤モデル (FM) を比較して選択してください - 高品質なデータセットの作成 - 専門家によるオンデマンドスタッフによる高品質なトレーニングデータセットの作成により、モデルの 精度を向上させます - ヒューマンインザループタスクを高速化 - コストを削減しながら、データ生成や注釈付けからモデルのレビュー、カスタマイズ、評価まで、 ヒューマンインザループタスクを加速および自動化します メリット ユースケース・メリット
  5. ©Blueish 2024. All rights reserved. - Amazon Mechanical Turk経由で10件の依頼は約20分ほど -

    ラベルづけ, 正解データにはここを使用してTurk経由で依頼が楽かも - 今回は少数枚数だったので手作業の方が使い勝手が良いが、枚数が増えると使わざ るを得ないサービスのため、キャッチアップをしておくと良いかも まとめ