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Training Data

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Agent-Centric Projection of Prompting Techniques and Implications for Synthetic Training Data for Large Language Models（プロンプト技術のエージェント中心投影と大規模言語モデル向け合成訓練データへの示唆）

田中専務拓海先生、最近社内で「LLMを使って現場の業務を自動化しよう」という話が出まして、でも何から手を付ければよいのか全く見当がつかないのです。要するに高額な投資に見合う効果があるのか知りたいのですが、良い入門があれば教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫

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Eagle 2：フロンティア視覚言語モデルのための事後学習データ戦略をゼロから構築 / Eagle 2: Building Post-Training Data Strategies from Scratch for Frontier Vision-Language Models

田中専務拓海先生、最近オープンソースの視覚言語モデル（VLMs）で良い成果が出ていると聞きましたが、我々のような製造業で本当に使えるのでしょうか。モデルの重みだけ公開されている話ばかりで、何をどう準備すれば良いのか見当がつきません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追え

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事前学習データ混合の最適化 — Optimizing Pretraining Data Mixtures with LLM-Estimated Utility

田中専務拓海先生、お疲れ様です。最近、社内で「データの混ぜ方で学習効率が変わる」と聞いて慌てています。要するに、どのデータをどれだけ使えばいいかを決める研究の話ですよね？導入するとコスト削減になるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を最

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