質の高いデータこそが重要！EPFLの研究：大規模言語モデルの性能は訓練データに左右される！
スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）の最新の研究では、2つの主流の大規模言語モデル（LLM）適応型訓練方法、コンテキスト学習（ICL）と指示微調整（IFT）を比較しました。研究者らは、MT-Benchベンチマークを使用してモデルの指示遵守能力を評価し、特定の状況下では、両方の方法がそれぞれ長所と短所を持つことを発見しました。研究によると、利用可能な訓練サンプル数が少ない場合（例えば50個以下）、ICLとIFTの性能は非常に近似しています。
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