Project/Area Number |
25H01152
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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Research Institution | Waseda University |
Principal Investigator |
石井 久美子 (田中久美子) 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (10323528)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 健 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 特任教授 (00271635)
河原 大輔 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (10450694)
杜 キン 早稲田大学, 理工学術院, 次席研究員(研究院講師) (90979832)
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Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2030-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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Budget Amount *help |
¥45,370,000 (Direct Cost: ¥34,900,000、Indirect Cost: ¥10,470,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
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Keywords | 信頼性 / 推論 / 大規模言語モデル / 機械学習 / 検索 |
Outline of Research at the Start |
法律や金融など、産業に関わる文書処理は、大規模言語モデル (LLM) の躍進により、大きな可能性が拓けた。しかし、LLMは確率的生成技術であるため、ハルシネーション、事実確認の欠落や、推論の不在などの問題が指摘されている。産業に関わる文書処理は、信頼性を担保することが重要である。従来は、LLMに対して分野適応 (ファインチューニング)とその発展技術を用いることが多かったが、確率的生成の域を出ない。これに対し、本研究では、機械学習技法を利用する。検索ならびに 推論を基盤とする技術の根本を探求し、LLMと融合させる。それを産業に関わる法・ 経系分野の産業文書処理に応用し、産業移転の可能性を見出す。
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