「キャリブレーションサンプル」とはどういう意味ですか？

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キャリブレーションサンプルは、モデルの精度を向上させるために使われるデータポイントで、特に言語処理の分野で重要なんだ。これらは、モデルが出す予測が信頼できて現実に合っていることを確認するために役立つよ。

モデルが情報や回答を生成する時、これらの出力が信頼できることが大事だね。キャリブレーションサンプルは、モデルの出力をチェックして調整する方法を提供して、実際の状況をよりよく反映するようにする。これらのサンプルを使うことで、開発者はモデルの反応を微調整して、エラーや誤解を招く情報の可能性を減らせるんだ。

実際のところ、キャリブレーションサンプルは品質管理のチェックみたいなもので、モデルのパフォーマンスを向上させて、色々なデータタイプやシナリオでの作業中でも、より良い結果を出せるようにしてくれるんだ。