いつもお世話になっております。Qlipper運営・株式会社トドオナダです。
「LLMのリアルタイム学習の現在と未来」第15回をお届けいたします。
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経路が増えることは、記事が学習される確率を上げます。
ただし、ここに一つ落とし穴があります。収集と学習は別だということです。
まず、クローラーには巡回のタイミングがあります。
発表日に集中して出た記事の山が、巡回と重ならなければ、取得の機会そのものを逃します。
短期集中型の露出が持つリスクです。
さらに、収集されたページの全てが学習されるわけではありません。
その先に、品質判定、重複除去、データセットへの採用、学習時の抽出という工程が続きます。
各段階で大半が落ちます。収集は必要条件であって、十分条件ではありません。
打ち手は、確率を上げることに尽きます。
時間軸の上では、山を一度作って終わりにせず、発生を続けること。
巡回機会への露出が増えます。工程の上では、独立した記事を複数の媒体に置くこと。
どれかが落ちても、どれかが残ります。
そのためには、発生が続いているかを日次で確かめる必要があります。
PR効果測定サービスのQlipperなら、記事の発生を日次で確定し、途切れをその日のうちに検知できます。
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記事の発生はPR効果測定サービスのQlipperで日次モニタリングできます。
ディギディギで測る想起の入力側、つまり記事量の確定に使えます。
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次回もどうぞお楽しみに。
何かご不明点がございましたら、お気軽にご連絡ください。
どうぞよろしくお願いいたします。
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