주어진 내용은 광범위한 연구 분야를 다루는 기술 기업의 연구 철학과 조직 구조를 설명합니다. 이 기업은 기초 기계 학습, 컴퓨팅 시스템, 그리고 사회적 영향을 포함한 다양한 영역에서 연구를 수행합니다. 또한, 이 글은 대규모 언어 모델(LLM) 튜닝을 위한 데이터 요구 사항을 획기적으로 줄이는 새로운 방법론을 상세히 설명합니다. 이 방법은 광고 콘텐츠 분류와 같은 복잡한 작업에 특히 유용하며, 높은 품질의 전문가 주석을 사용하여 모델 성능을 최적화합니다.