QA / 要約 / 分類データの合成

LLMフレームワークAutoGenにおける「QA / 要約 / 分類データの合成」は、Instruction-tuningやモデルの事前学習・微調整に活用するための合成データセットを効率的に生成するプロセスです。この機能は、以下のように各タスクに特化した合成データ生成ワークフローを構築することで実現されます。

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1. 全体概要

AutoGenは「Generator–Filter–Critic」のモジュール構成により、以下のタスクに対して高品質な合成データを作成します：

• QA（Question Answering：質問応答）

• 要約（Summarization）

• 分類（Classification）

これらはそれぞれ異なる構文・意味的要件を持つため、AutoGenではタスクごとにPrompt設計・出力評価の基準が設けられています。

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2. 各タスクの合成方法

2.1 質問応答（QA）データの合成

目的：与えられた文書や知識ベースから、自然な質問とその回答をペアで生成。

プロセス：

• Instruction設計：「以下のテキストを読んで、内容に基づいた質問とその回答を作成してください」

• Prompt Template例：

  makefile
  Text: {context}
  Question: ...
  Answer: ...
  

• 生成内容の評価：

  • 一貫性（質問と回答の整合性）

  • 正確性（文脈に基づいた内容か）

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2.2 要約データの合成

目的：長文の入力から、情報を圧縮しつつ内容を正確に保持した要約文を生成。

プロセス：

• Instruction設計：「以下のテキストの要約を100文字以内で作成してください」

• Prompt Template例：

  css
  Input: {article}
  Summary: ...
  

• 生成内容の評価：

  • 圧縮率と情報保持のバランス

  • 重要語の抽出精度

  • 冗長性の排除

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2.3 分類データの合成

目的：入力文を事前に定義されたカテゴリに分類するための訓練用データを作成。

プロセス：

• Instruction設計：「次のテキストをカテゴリに分類してください。カテゴリ：政治、経済、スポーツ、エンタメ」

• Prompt Template例：

  css
  Text: {input}
  Category: ...
  

• 生成内容の評価：

  • ラベルの妥当性（入力文とカテゴリの整合）

  • クラスのバランス（偏りのない分布）

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3. AutoGenの活用による利点

• Few-shot / Zero-shot設計に対応：ラベル付きデータが少ない場合でも、AutoGenが補完的データを自動生成可能。

• マルチタスク設定：同一の文書からQA、要約、分類のすべてを同時に合成可能。

• Criticによる品質保証：自動的に不適切な出力をフィルタ・再生成し、高精度なデータを確保。

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4. 実践応用例

• 学習用コーパスの強化（小規模なデータセットに対するデータ拡張）

• タスク間共通性の探索（例えば、要約と分類の関連性分析）

• ドメイン適応（医療・法律・教育分野など、専門テキストに対応したQA/要約/分類データの合成）

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まとめ

AutoGenを用いた「QA / 要約 / 分類データの合成」は、LLMの微調整・評価・タスク最適化に向けて極めて有効な手段です。タスクごとのPrompt設計とモジュール評価によって、効率的かつ高品質な合成コーパスを自動的に生成できる点が本フレームワークの大きな強みとなっています。