AIが作った構成図をExcalidrawで自由自在に微調整＆画像挿入する方法（Mermaid一発変換）
AI（ClaudeやChatGPT）にシステム構成図やフロー図を作らせることは珍しくなくなりました。しかし、AIが出力するMermaidなどの図は「構造は正しいけど、見た目が地味」「アイコンやスクショを入れたいけどコードだと面倒」という悩みがつきものです。 そこで今回は、**「AIにMermaidで図の構造（8割）を作らせて、Excalidrawに変換し、人間が手作業で微調整＆画像を挿入して綺麗に仕上げる（2割）」**というハイブリッドな使い方をご紹介します。 また、環境構築不要でMermaidをExcalidraw形式に一発変換できるスクリプトを含んだテンプレート集も公開しています。 ...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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AIの正解ラベルは100件で足りるのか？7,241件分の精度に到達した選び方と、9回中5回失敗した落とし穴
7,241件のデータプールからAI自身の不確実性で100件だけ選ぶと、全データ学習とほぼ同じ精度に届いた。一方で1回きりの微調整は9シード中5シードが物理的にありえない出力を学習し、検証スコアはそれを検知できなかった。ラベル作成コストに悩む中小企業が読むべき、選び方と止め方の設計を解説する。
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ベンチマークのモデル順位は、比べる相手が偏ると順位一致度0.60未満まで崩れるのか
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AIに文書チェックを任せるなら、1つのプロンプトで全部やらせるのと工程ごとに分けるのと、どちらが精度が出るのか？
論証エッセイの自動採点システムWrAFTは、採点・表層修正・深層コメントの3工程を分割し、それぞれ別のLLMと手法を割り当てた。採点はファインチューニングでRMSE 0.57→0.44に改善したが、深いコメントではファインチューニング版が出力欠落を起こし素のプロンプトに負けた。工程分割の実証データを中小企業の文書チェック業務に引き写して読む。
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