AIモデルの要件を満たす構造化データ出力
大規模な言語モデルのために設計されたFree-Searchのデータ処理メカニズムは、乱雑なウェブコンテンツを機械可読の標準化されたフォーマットに変換することができます。各検索結果には、3つのコアディメンジョンが含まれています：
- ソースウェブサイト名（ソース）
- オリジナル・リンク
- エグゼクティブ・サマリー（背景）
100文字から5000文字までのコンテンツ長調整をサポートし、情報密度はmax_contentパラメータで制御する。AIの学習に応用する場合、開発者はモデルの入力ウィンドウの大きさに応じてデータ量を正確に設定し、情報の切り捨ての問題を回避することができる。
テストの結果、GPTモデルの微調整タスクにおいて、Free-Searchが提供するデータを使用すると、そのデータ構造とモデル入力フォーマットとの適合性が高いため、学習効率が351 TP3T向上することが示された。
この答えは記事から得たものである。Free-Search: リアルタイムのグーグル検索結果に無料でアクセスできるAPIツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " フリーサーチのデータ構造化機能は、LLMアプリケーションの理想的なデータソースである。
