ScholarAPIの3000万件の学術論文でLLMをファインチューニング
このケーススタディでは、ScholarAPIを使って数百万件の学術論文にアクセスし、高品質なデータセットを構築し、専門分野のAIアシスタント向けに大規模言語モデルをファインチューニングする方法を紹介します。データ収集、命令データセット生成、マルチモーダル強化、教師ありファインチューニング、検索拡張生成（RAG）までの全パイプラインをカバーしています。
ScholarAPIの3000万件の学術論文でLLMをファインチューニング
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