LLMのFine-tuningは「教師データ作り」で決まる？[評価基盤構築編]

LLMのFine-tuningにおける教師データ作成の重要性を解説。Docker ComposeでMLflow環境を構築し、評価基盤を再現する手順を示す。Fine-tuningの効果と、そのためのデータ整備の難しさに焦点を当てる。

• LLMのファインチューニングにおいて、教師データの品質が回答品質向上に不可欠であることが指摘されています。
• MLflowを用いた評価基盤の構築手順と、データ登録・追跡の重要性が説明されています。
• 「データを登録できた」ことと「実験の問いに答えられる」ことは異なるとの視点が提示されています。