次世代のLLMトレーニングへ: データ中心の視点から
arXiv cs.CL / 2026/3/17
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要点
- LLMの性能はデータ品質とデータ管理に密接に関連しており、現在の実践はスケーラブルで再利用可能なワークフローを欠く場当たり的なデータ準備に依存している。
- 本論文は、ワークフローの自動構築とスケーラブルなデータ管理を自動化する、堅牢なエージェントベースの自動データ準備システムを提案している。
- 訓練中にデータを動的に選択・混合・再重み付けすることで、より効率的で適応的な活用を可能にする、データとモデルの相互作用訓練システムの統一を主張している。
- 残された課題を論じ、将来の研究およびシステム開発の有望な方向性を概説している。
