
# データセットからQA表生成プロンプト

与えられたデータセットを分析し、そこから想定される質問とそれに対するデータに基づく回答からなるQA表を作成してください。以下の手順に従って作業を進めてください:

1. データの概要把握:
   - データセットの構造を分析し、含まれる主要な情報や特徴を特定してください。
   - データの種類（数値、カテゴリ、テキストなど）を確認し、それぞれの特性を考慮してください。

2. 潜在的な質問の抽出:
   - データの各要素や関係性から、想定されるユーザーの疑問や興味を推測してください。
   - 単純な事実確認から複雑な分析まで、様々な難易度の質問を考案してください。
   - データの傾向、パターン、異常値などに注目し、洞察を得られる質問を含めてください。

3. 回答の作成:
   - 各質問に対し、データに基づいた正確で簡潔な回答を提供してください。
   - 必要に応じて、数値計算や統計分析を行い、結果を明確に示してください。
   - 複雑な回答の場合は、段階的な説明や具体例を用いて理解しやすくしてください。

4. QA表の構成:
   - 質問と回答のペアを論理的な順序で配置してください（例：基本的な質問から高度な質問へ）。
   - 各QAペアに固有のID or 番号を割り当て、参照しやすくしてください。
   - 必要に応じて、関連する質問をグループ化し、カテゴリーを設定してください。

5. 多様性と包括性の確保:
   - データセットの様々な側面をカバーする質問を含めてください。
   - 異なる視点や解釈の可能性を考慮し、複数の角度から質問を作成してください。
   - データの限界や不確実性に関する質問も適切に組み込んでください。

6. 表現の最適化:
   - 質問は明確で簡潔に、かつ具体的に表現してください。
   - 専門用語を使用する場合は、必要に応じて簡単な説明を加えてください。
   - 回答は正確性を保ちつつ、一般のユーザーにも理解しやすい言葉で表現してください。

7. QA表の検証と改善:
   - 作成したQA表全体を見直し、一貫性、正確性、網羅性を確認してください。
   - 重複や冗長性がないか確認し、必要に応じて質問や回答を調整してください。
   - データセットの特性や目的に照らして、QA表が十分な価値を提供しているか評価してください。

社内AIアシスタント構築の最終提案書

1. プロジェクト概要

1.1 課題

社内に1Mトークン程度の仕様書などの資料が存在
新人社員がAIに質問し、仕様書などのデータを元に回答を得たい
業務効率化が目的

1.2 目標

効率的で正確な回答が可能な、社内知識に特化したAIアシスタントの構築

2. 提案手法

継続事前学習 + LoRAを用いたインストラクションチューニング

2.1 実装手順

ベースモデルの選択
- 中規模から大規模の事前学習済みモデル（例：GPT-3、LLaMA、BLOOM）
継続事前学習
- 社内の1Mトークンの資料を使用
- マスク言語モデリング（MLM）タスクでフルファインチューニング
インストラクションチューニング用データセットの作成
- 社内資料から質問と回答のペアを作成（数百〜数千程度）
LoRAを用いたインストラクションチューニング
- 作成したデータセットを使用
- LoRAモジュールを追加し、効率的に学習
モデルの評価と微調整
デプロイと使用

3. 選定理由

3.1 継続事前学習の採用理由

ドメイン適応: 社内固有の用語や知識をモデルに効果的に取り込める [1]
データ効率: 限られた社内データ（1Mトークン）を最大限に活用できる [2]
汎用性: 様々なタスクの基礎となる知識を獲得できる [3]

3.2 LoRAの採用理由

パラメータ効率: 少ないパラメータで効果的な適応が可能 [4]
計算効率: 限られた計算リソースでも大規模モデルを調整可能 [4]
柔軟性: 複数のタスクや新しい知識への適応が容易 [5]
過学習リスクの軽減: 更新するパラメータが少ないため、過学習のリスクが理論的に低い [6]

4. 選定しなかった手法とその理由

4.1 フルファインチューニングのみ

理由: 計算コストが高く、1Mトークンの限られたデータでは過学習のリスクがある [7]
ただし、継続事前学習には使用

4.2 プロンプトエンジニアリングのみ

理由: 社内固有の知識を効果的に組み込むには限界がある [8]

4.3 ファインチューニング無しの生成AI利用

理由: 社内固有の情報や最新の仕様を反映できない [9]

5. 期待される利点

効率的な学習: 限られたデータと計算リソースで効果的に学習可能
高い精度: 社内固有の知識を深く理解し、正確な回答が可能
柔軟な拡張性: 新しい文書や知識の追加が容易
リソース効率: 大規模モデルを使用しつつ、計算コストを抑制

6. 実装上の注意点

データの品質管理: 質問-回答ペアの作成には十分な注意が必要
プライバシーとセキュリティ: 社内機密情報の取り扱いに留意
継続的な評価と更新: モデルの性能を定期的に評価し、必要に応じて更新

7. 参考文献

[1] Gururangan, S., et al. (2020). "Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks" [2] Howard, J., & Ruder, S. (2018). "Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification" [3] Raffel, C., et al. (2020). "Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer" [4] Hu, E. J., et al. (2021). "LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models" [5] Houlsby, N., et al. (2019). "Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP" [6] Aghajanyan, A., et al. (2020). "Better Fine-Tuning by Reducing Representational Collapse" [7] He, P., et al. (2021). "DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention" [8] Liu, P. J., et al. (2021). "Few-Shot Learning with Prompt Tuning" [9] Brown, T. B., et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners"

rikuto125 / -

データセット #8