「データが足りないなら増やす。多すぎるなら減らす。」 シンプルに言えば、それがサンプリングの発想です。 特に分類問題などで、片方のクラスだけが極端に少ない（例えば「異常」や「不良品」など）とき、モデルは多数派ばかりを学習してしまい ...

サンプリングについてまとめました。 「サンプリング」は、サーバがクライアントのLLMの推論を実行する機能です。通常は、ツールを実行後にクライアントでLLMの推論を実行しますが、「サンプリング」によって、「外部API呼び出し→LLMによる推論→外部API ...