顧客の概要
顧客はオランダに本社を置く信頼性の高いデータソリューションパートナーである。
データアノテーション、データ生成、データ収集などのサービスを通じて高品質なデータを提供し、トレーニングから評価に至るAI開発のすべてのステージをサポートすることに特化している。
ビジネス課題
顧客は、以下の要件を満たすパートナーの選定において課題に直面していた：
・ 多数のドメインエキスパートの提供。
・ 短期間での大量のタスクの処理。
・ コードの自然さに対する要求要件の充足。
高品質な教師ありファインチューニング（SFT）データセットを提供することで企業のビジネスを強化し、安全で責任ある、信頼できるAI製品の開発を可能にする、LLM向けデータラベリングベンダーを求めていた
ソリューション
プロジェクトの開始にあたり、以下の手順を実行した。
• 顧客の課題を分析し、要求要件を明確化。
• モデルへの入力が自然なものとなるよう、既存の応答データ（質問および回答を含む）を精緻化。
• 技術的知識と論理的推論を用いて、新しい質問に対する回答を生成。
具体的なプロセス：
• 提供されたText2code（テキストからコードへの変換）に基づき、質問を自然言語で書き直し、解説付きの論理的
に正しい回答を記述。さらに、基準となるテストケースを作成。
• ステップ1のコードデータを「質問作成」と「回答作成」の2つに分割。文脈に適合するよう双方を精緻化し、回答
に詳細な解説を追加。
• ステップ1で生成されたコードにコメントおよびドキュメンテーション文字列を追加。
• 自然言語で質問を作成し、AIに対して単体テスト、回答、および解説を生成するよう指示
使用技術
- 言語： Python, C/C++, Java, JS, Scala, .Net, Bash, R
主な結果
