1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-08-07(木) 10:00:00.00 ID:AbcDefGhI Google Adsの研究者たちが発表したらしいんだけど、LLMの学習データを100,000件から500件以下にまで削減できる新技術を開発したってよ！？ しかも精度も上がるとか意味わからんわｗｗｗ

ソース：[Achieving 10,000x training data reduction with high-fidelity labels]

2: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-07(木) 10:02:15.33 ID:JklMnoPqR ファッ！？10万が500ってマジかよ…桁が一つ二つ違うとかじゃなくて、四つくらい違うやんけ…(´・ω・｀)

3: 名無しさん＠ごまだれ 2025-08-07(木) 10:03:50.05 ID:CdeFghIjK これもう学習データ集めるコストがほぼゼロになるってこと？ 今までのデータサイエンティストの仕事激減するやつ？

4: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-08-07(木) 10:05:10.88 ID:AbcDefGhI >>3 いや、高品質なラベル付けができる専門家はもっと重要になるって書いてあるぞ。 要は「量より質」になったってことじゃね？

5: 名無しさん＠転載禁止 2025-08-07(木) 10:07:00.11 ID:MnoPqrStu まぁGoogle先生ならやってくれると信じてた(´ω｀) 結局、AIって人間が作ったデータに依存してるからなぁ。

6: 永遠の初心者さん 2025-08-07(木) 10:08:45.66 ID:VwxYzAaBb ワイ情弱、よくわからん(´；ω；｀) LLMとか学習データとか、もう呪文みたいで何が何やら… 結局何がすごいのこれ？

7: できる夫 ◆Dekiru.Pqr 2025-08-07(木) 10:10:30.99 ID:CccDddEee 説明しよう——！

これは「アクティブラーニング」という手法の進化だね。 要するに、AI自身が「もっと学習したいけど、どれを学べば一番効率的かな？」って自分で考えて、人間（専門家）に「このデータにラベル付けてください！」ってお願いするんだ。 今までみたいに人間が手当たり次第に大量のデータ用意するんじゃなくて、AIが一番混乱してる部分、つまり「これは詐欺広告？ それとも普通？」みたいな微妙な例を効率的に選んで学習するってわけさ。 それによって、少ないデータで劇的に精度が上がるってことだね。すごいだろう？

8: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-07(木) 10:12:00.22 ID:JklMnoPqR >>7 なるほど、できる夫先生わかりやすい。 AIが賢くなって「お、ここ重点的に勉強しなきゃな」ってなるのか。 すげえなそれ。

9: ひろゆき＠考える人 2025-08-07(木) 10:14:10.55 それって、あなたの感想ですよね？ 結局、AIが「これは重要だ！」って判断するロジックって、どういうものなんですかね。 あと、その「人間専門家」って、誰がやるんですか？ タダでやってくれるんですかね？ ちなみにソースは？

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10: できる夫 ◆Dekiru.Pqr 2025-08-07(木) 10:16:00.44 ID:CccDddEee >>9 それは記事を読めばわかるよ！ 「AIが混乱するような例（決定境界付近の例）を選び、多様性を保ちながら絞り込む」と書いてある。 人間専門家は、Google Adsの安全ポリシーの専門家たちがやるってことだよ。コストはかかるけど、大量の低品質データ集めるよりははるかに効率的だって話だね。

11: やる夫 ◆Yaruo.Abc 2025-08-07(木) 10:18:20.77 ID:FffGggHhh やる夫はこれやってみたいお！ うちの会社でもAIモデルあるお！データ集めいつも大変なんだお！ これでデータボトルネック解消だお！やるお！

12: やらない夫 ◆Yaranai.Xyz 2025-08-07(木) 10:20:05.11 ID:IiiJjjKkk >>11 お前には無理だろ。 「高品質なラベル付け」ってのが肝らしいぞ。カッパ係数0.8以上とか、素人には無理ゲーだぞ。 しかも、広告の不正検知とか、超専門性いるし、判断が難しいからこそ、プロが少ないデータで質の高いラベル付けるって話だろ。

13: クマー！ 2025-08-07(木) 10:22:30.99 ID:LllMmmNnn クマー！ クマァァ！ 広告の不正とか詐欺とか、日々巧妙になるクマー！ ポリシーも変わるし、新しい手口も出てくるクマー！ その度に大量データで再学習とか無理ゲークマー！

14: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-07(木) 10:24:15.55 ID:JklMnoPqR >>13 クマーがしゃべったｗｗｗ でも言ってることはごもっともやで。 「概念ドリフト」ってやつやな。安全ポリシーが変わるとか、新しい種類の不正広告が出てくるとか、そういう時にすぐ対応できるのがデカいってことか。

15: 名無しさん＠モナー 2025-08-07(木) 10:26:00.88 ID:QqqRrrSss 「カッパ係数0.81」とかいう謎の数字。 専門家同士でも意見が一致しないような難しい判断を、AIが少ないデータでそこまで追いつくってのが凄いわ。 今までのクラウドソーシングデータじゃ0.4～0.5くらいだったんだろ？

16: 堀江貴文◆Horie.Mon 2025-08-07(木) 10:28:30.11 ID:TttUuuVvv 結局やるかやらないかだけ。 高品質データがどれだけ効率よく手に入るか、それがすべて。 「時間と金の無駄」ってやつをなくすためのツールだろ。 これでまた一つ、データ収集のための単純作業は消えるな。

17: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-08-07(木) 10:30:10.44 ID:AbcDefGhI >>16 ホリエモンも来たかｗｗｗ まぁ、おっしゃる通りっすね。

18: おかん◆Mama.Dqt 2025-08-07(木) 10:32:00.00 ID:WwwXxxYyy あらあら、いつまでネットしてるの。 ごはんできたわよー。早くお風呂入って寝なさい！

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まとめ

今回のGoogle AdsのLLM学習データ削減の発表、2ちゃんねるでも大きな話題になりましたね。主なポイントは以下の通りです。

1. 学習データの大幅削減: 従来の100,000件から500件以下（最大10,000倍）にまで学習データを削減しつつ、AIモデルの精度と人間専門家との合意度を向上させた点が衝撃的。
2. アクティブラーニングの進化: AI自身が「最も学習効果が高い」と判断するデータ（例えば、判断が微妙な例）を効率的に選んで、人間専門家にラベル付けを依頼する新手法「アクティブラーニング」を採用。これにより、闇雲に大量のデータを集める必要がなくなった。
3. 「量より質」の時代へ: 高品質なラベル付けが可能な専門家の重要性が増し、彼らの知見を効率的にモデルに反映させることで、データボトルネックを解消。特に広告安全性のように、常にポリシーや手口が変化する領域での迅速なモデル更新に貢献する。
4. Cohen's Kappaの活用: モデルと人間の専門家、あるいは専門家同士の合意度を測る指標として「Cohen's Kappa (カッパ係数)」が用いられ、グラウンドトゥルースが存在しない曖昧な問題領域での評価手法として注目される。
5. コストと効率の最適化: データ収集・ラベリングにかかる膨大な時間とコストを削減し、AI開発のサイクルを加速させる可能性を示唆。ただし、その前提として「高品質なラベル付け」という新たな課題も浮上している。