要約：
- 大きな言語モデル（LLM）の可能性を引き出す競争において、AI業界は広範な知識を示すLLMに満足せず、特定領域での精度と関連性が新しい基準となっている。
- Supervised fine-tuning（SFT）は、LLMを狭い文脈で成功させるのに役立ち、高品質で特定領域のデータセットが必要とされる。
- RAGとSFTを使用して、高性能ベースモデルを特定のユースケースシナリオに適応させる方法があり、RAGは迅速かつ費用対効果が高いが、特定領域のスキルを教えるわけではない。
- SFTプロセスは、専門知識を持つ者がリアルなシナリオを作成し、LLMを適切にトレーニングすることで、一般的なLLMを特定領域での専門モデルに変換することに似ている。
- 高品質なSFTデータセットの基盤は、関連性の高い、ユニークで十分に複雑なプロンプトから始まり、適切なコンテキストを提供するリアルなシナリオを作成する経験豊富な専門家が必要である。
感想：
大きな言語モデル（LLM）の発展において、特定領域での精度や関連性が重要視されることが強調されています。SFTやRAGなどの手法を使用して、LLMを特定領域に適応させる方法が議論されており、高品質なデータセットの重要性が強調されています。特に、SFTプロセスが専門知識を持つ者によって慎重に構築される必要があることが示唆されています。これらの手法とデータの品質向上は、AIの実用化と信頼性向上に不可欠であると感じます。