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メタが注目するLLM開発の次のステージ、自己改善ループを可能にする仕組みとは(2/2)

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メタの最新研究、評価改善を自己ループさせるアプローチ

　こうした課題を解決するためにさまざまな研究が進められているが、メタが2024年8月に発表した「Self-Taught Evaluator」は評価プロセスの大幅な前進につながる可能性があるとして注目を集めている。このアプローチの最大の特徴は、人間による注釈付きデータを必要とせず、LLMが自身の訓練データを生成する自己改善ループを実現できる点にある。

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