マイGPTsを作るためのデータセット準備
生成AIの活用が広がる中で、個人レベルでも調整できる言語モデル（LM）の可能性を模索していました。オープンソースのLMをカスタマイズする方法も検討しましたが、PCのスペックや環境構築のハードルが高く、最初のステップとして適していないと感じました。そこで、より手軽にカスタムAIを作成できるマイGPTsに着目し、実際にAIをチューニングする感覚を身につけることを目的に取り組むことにしました。
マイGPTsは、技術的な知識が少なくても独自のモデルを作成できる点が魅力ですが、その性能を最大限に引き出すためには高品質なデータセットが不可欠です。そのため、効率的なデータ収集方法を模索し、スクレイピングプログラムを活用することにしました。
特に、特定の用途に最適化されたマイGPTsを構築するには、その学習データの質が重要になります。単に情報を集めるだけでなく、整理・分類し、適切な形式に整える作業が求められます。このプロセスを通じて、より精度の高いカスタムモデルを実現することを目指します。
情報収集の必要性
一般的な生成AIは、大規模なデータで事前学習されていますが、特定の用途や業務に特化した回答を得るためには、それに適したデータセットを用意することが重要です。例えば、
専門知識を含んだ回答を強化するため
特定の表現やトーンに統一するため
業務フローやドメイン知識を反映するため
といった理由から、ゼロからデータセットを作ることになります。
効率的なデータセット作成方法
手作業でデータを収集・整理することもできますが、それでは膨大な時間がかかります。そのため、効率的に情報を集める方法を考え、必要なデータを収集・整理しています。もちろん、情報の信頼性や品質を確保するためのチェックも欠かせません。
また、データの整理や分類、フォーマットの統一も重要です。適切なデータフォーマットを整えないと、学習時にエラーが発生したり、期待した応答を得られなかったりするため、整然としたデータ構造を意識しています。
データセット作成の課題と工夫
情報収集を進める中で、いくつかの課題が見えてきました。
データの質を確保すること
間違った情報を含まないように、データの精査が必要です。
フォーマットの統一
収集したデータを統一した形に整える作業が必須です。
適切なラベリング（アノテーション）
収集したデータを分類し、適切なタグ付けを行うことで、より正確なモデルを作ることができます。
まとめ
マイGPTsを作るには、事前の情報収集とデータ整理が非常に重要になります。どのようなモデルを作るかによって、必要なデータも異なりますが、質の高いデータを用意することで、より実用的な生成AIを構築することができます。
現在、試行錯誤しながらデータセットを作成中ですが、今後のモデルの改善や最適化に向けて、さらに工夫を重ねていきたいと考えています。