2026年01月26日
## 要約：
大規模言語モデル（LLM）のドメイン知識の不足による誤情報を回避するため、応答ベースの知識蒸留手法を開発し、リソースの制約下で高精度な専門アシスタントを構築した。
実験結果から、データ量よりも質と構造的整合性が重要であることが示され、わずか500行の構造化されたデータセットで96.7%の精度と誤情報拒否能力を達成した。
この結果は、データ品質がリソースの少ない環境でのドメイン適応において重要な要素であることを示唆している。
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## 翻訳：
arXiv:2601.16219v1 Announce Type: new
Abstract: 大規模言語モデル（LLM）は一般的なタスクに優れていますが、事前学習データに含まれていないドメイン固有または機関知識を扱う際に、しばしば誤情報（ハルシネーション）を引き起こします。私たちは、制約されたハードウェアリソースの下で高精度な専門アシスタントを開発するオフライン応答ベースの知識蒸留法を提案します。 一般的なドメイン適応（15,000行）、非構造化知識注入（2,000行）、教師モデルによって生成されたコンテキスト認識合成データセット（500行）の3つの異なるデータ戦略を評価しました。 計算コストを最小限に抑えるために、NVIDIA A100 GPUメモリ要件を40 GBから16 GBに削減するために、Unslothライブラリを使用してQwen-2.5-7B生徒モデルを最適化します。 実験結果から、大規模な非構造化データセットは依然として誤情報に苦しむ一方、500行のコンテキスト認識データセットは96.7%の精度とロバストな拒否能力を達成することが示されています。 これらの知見は、データ品質と構造的整合性がリソースの少ない環境でのドメイン適応において量よりも重要であることを示唆するLIMA仮説を検証しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.16219)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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