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プロンプトによる言語モデル学習用データの生成
GPT-3などの言語モデル（LLM）は、単純に一貫したテキストを作成するだけでなく、さまざまな目的のデータを生成する際にも大きな役割を果たします。たとえば、LLMは感情分析のための特定のパターンのデータを作成するために使用できます。
感性分析用のデータ生成の例
LLMを使用して感情分析用のデータを生成する方法は次のとおりです。
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例生成プロセス：肯定的なフレーズと否定的なフレーズを含む10の例を生成します。
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出力例：「ちょうど最高のニュースを聞きました！」というフレーズには「肯定的」という感性語を、「外の天気がとても落ち込んでいます」というフレーズには「否定」という感性語を付けて区切ります。
韓国語にはNsmc、sarcasmという感情分類データセットがあります。そのデータセットは、1つの汗で作られたものであれば、言語モデルを使用すると、数千、数万のデータセットを一度に作成できます。
LLMの有用性と柔軟性
このようにデータセットを直接作成して供給することは、LLMに大きな影響を与えます。 LLMは、実験、テスト、トレーニングの目的でデータを迅速に生成するのに役立ちます。さまざまな形式とスタイルのデータをニーズに合わせて調整することができ、機械学習などの大規模で多様なデータセットが必要な分野で特に重要な役割を果たします。
生成されたデータの活用事例
生成されたデータは次の方法で利用できます。
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機械学習モデルの学習：生成されたデータを使用して感性分析モデルを訓練できます。
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ベンチマークとテスト：新しいデータに対する既存のモデルのパフォーマンスを評価します。
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研究と分析：感性分析に関する研究や調査を行います。
以前は、データセットを完全に構築して運営することは非常に難しいことでした。言語モデルの時代が到来し、今やデータ生成や学習データの確保がより容易になったことを知っていけばいいようです。 簡単に言えば学生が自ら問題も出して問題も解決し、成績が上がる。程度理解してもいいです。これらの機能は、研究者、データ科学者、開発者に多くの可能性を開き、LLMをAIツールキットの重要なツールとして位置づけます。
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