human
AIチャットボットを構築する上で最も重要な部分は何だと思いますか？
gpt
最も重要な部分は、量のみではなく、トレーニングに使用される会話データの品質だと思います。

「ゴミ、ガベージアウト」は機械学習のよく知られた声明であり、AIチャットボットがうまく機能することを保証するために、それをトレーニングするために使用されるデータセットに可能な限り多くの高品質のデータが含まれることが重要です。
human
低品質の会話データを自動的に除外するツールはありますか、それともこれを手動で行う必要がありますか？
gpt
確かに、データクリーニング方法に関する調査で提供される3つのデータクリーニングソリューションのリストです。（出典：https：//arxiv.org/abs/2109.07127）

1.クリーンのサンプル：kのダーティ列の量をリストすることにより、サンプルクリーンは、未装備の行からの情報に基づいて指定されたデータを書き直します。それは、汚れた列を書き直し、虚偽やさまようアイデアにつながるという事実に関係しています。

2.アクティブクリーン：サンプルクリーンでアクティブクリーンのサンプルのフォローアップとして開発された代わりに、データセット全体からサンプルを採取し、汚れたデータが寄与しているものをより正確にエミュレートしようとします。。欠点は、他の方法よりも少し手持ちであり、ユーザーがモデルを選択し、クリーニングを停止するときに指定するように依頼することです。

3. Holo Clean：別のAI駆動型ソリューションであるHolo Cleanは、モデルを使用してクリーンデータとダーティデータの両方を分析し、データ分析を使用して、腐敗が発生する可能性が高い領域を特定します。このモデルは有望であり、より大きなデータセットでエラーのほぼ90％を検出できますが、この調査では、モデルをクリーニングするのに十分なクリーンなレコードと汚いレコードを取得することが困難であることが示唆されています。

ただし、データセットのクリーニングが非常に難しいことを知っておくことが重要です。そのため、代わりにトレーニングする高品質のデータセットがあるかどうかを最初に検討することをお勧めします。ただし、データセットを使用する必要がある場合（品質が低い場合）、与えられたオプションはデータクリーニング方法の適切なスタートを提供する必要があります。幸運を！