LLM / SFT / RLHF

LLM Development Overview

大規模言語モデル（LLM）開発には、高品質なインストラクションデータと客観的評価が不可欠です。APTOは言語学・AI専門家による精密なデータ作成と、透明性のある評価フレームワークで、LLMの性能向上を支援します。

高品質インストラクションデータ

専門家による論理チェック・多様なタスク形式対応・エッジケースの体系的収集。

客観的評価フレームワーク

標準化された評価指標・ベンチマーク・リアルタイム性能監視で改善効果を実証。

効率的開発プロセス

データ準備・品質管理を代行。モデル開発に集中でき、大幅な時間短縮を実現。

LLM Data TypesLLM開発支援の主要データタイプ

• インストラクション作成

  専門家による高品質なプロンプト・インストラクションペアの作成。論理的整合性と多様性を両立。
• モデル評価

  標準化された評価データセットとメトリクス。客観的な性能測定と他モデルとの比較。
• Fine-tuning支援

  特定ドメイン・タスクに特化したFine-tuning用データセットの設計・作成。
• RLHF対応

  人間フィードバックによる強化学習データの収集・管理。価値観・嗜好の反映。
• 安全性対応

  有害・偏見コンテンツの検出・除去。企業利用に適した安全性基準の確保。
• 多言語対応

  日本語・英語・中国語・韓国語等、多言語でのLLM開発データを提供。