2026年01月22日
## 要約：
本論文では、コールセンターの録音音声から、LLM（大規模言語モデル）のファインチューニングに利用できる質問応答データセットを自動生成するパイプラインを提案します。音声処理、テキスト処理、セマンティック検索を組み合わせることで、ノイズの多いデータでも高品質なデータセットを生成し、Llama 2 7Bモデルのファインチューニングでその有効性が確認されました。開発コードは公開されており、今後の研究を促進します。
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## 翻訳：
arXiv:2601.14263v1 の発表型：新規
概要：大規模言語モデル (LLM) を特定のドメインに適応させるには、高品質なファインチューニングデータセットが必要であり、特に指示形式 (例：質問応答 - Q&A) が重要です。しかし、特にコールセンターの音声録音のような非構造化データからこれらのデータセットを生成することは、データのノイズと整理されていない性質のために大きな課題となります。本論文では、この課題に対して、そのような録音から Q&A 指示データセットを生成するためのエンドツーエンドの自動パイプラインを提供することで解決策を提案します。開発された方法は、音声処理 (発話者分離、ノイズ除去、自動書き起こしを含む)、テキスト処理 (クリーニング、正規化、匿名化)、ベクトル埋め込みを用いた顧客の要求とオペレーターの応答のセマンティック抽出、および最終的な Q&A ペアを形成するためのセマンティック検索によるマッチングという一連の段階で構成されます。その結果、完全なパイプラインが正常に実装され、Instruct ファインチューニング用に特別にフォーマットされたデータセットが生成されました。生成されたデータセットの実用的な価値と実現可能性は、LLM モデル (Llama 2 7B ベース) の正常なファインチューニングによって裏付けられ、機能的に実証されました。論文の結論は、提案されたアプローチがコールセンターからの非構造化会話データを LLM のトレーニングのための貴重なリソースに変換する上で実現可能であると述べています。この開発は、顧客サービス分野における Q&A タスクのためのより効果的な AI システムを作成するための道を開く可能性があります。開発されたコードは、再現性と将来の研究を促進するために公開されています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.14263)
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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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