数年前まで、機械学習やファインチューニングは、一部の研究機関やAIスタートアップの専有領域でした。
しかしこの数年、さまざまなツールやプラットフォームの登場によって、それが少しずつ、私たちにとっても身近なものになりつつあります。
学習データは、モデルの「知性」を決める最も重要な基盤です。けれど、そのデータをチームで育てるための仕組みである、バージョン管理、ワークフロー、セキュリティ、アクセス制御、監査ログ出力などの要素を包括的にカバーできるツールは、まだ多くありません。
本セッションでは、Drupalを活用し、研究者やエンジニアだけでなく、コンテンツ制作者や企画担当者も含めたチーム全体で学習データを「育てていく」仕組みを提案します。