ある企業が、ドメイン固有の質問に答えられるように基盤モデルを命令チューニングしたいと考えています。トレーニングデータをどのように準備すべきですか？

基盤モデルをドメイン固有の質問に答えられるように命令チューニングするには、モデルが学習すべき具体的なタスクと知識を反映したデータが必要です。質問と回答のペアを作成することで、モデルは特定のドメイン知識に基づいて質問を理解し、適切な回答を生成する方法を直接学習できます。 他の選択肢が不適切な理由は以下の通りです。 社内文書と業界固有の資料を結合するだけでは、モデルがそこからどのように回答を生成すべきかを学習するための構造化された指示がありません。 外部の企業レビューを肯定的または否定的にラベル付けする作業は、感情分析タスクには適していますが、ドメイン固有の質問応答には直接関係ありません。 few-shotプロンプトは、チューニング後のモデルを使用する際の推論フェーズで有効な手法ですが、モデルを命令チューニングするためのトレーニングデータ準備ではありません。