事前学習済み機械学習モデルの検索

• Project/Area Number: 25K03229
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related; Basic Section 60080:Database-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60080:Database-related , Basic Section62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: University of Hyogo
• Principal Investigator: 大島 裕明 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (90452317)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山本 祐輔 名古屋市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (50625431) ; 山本 岳洋 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (70717636) ; 加藤 誠 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00646911) ; 莊司 慶行 静岡大学, 情報学部, 講師 (30783039) ; 三林 亮太 神戸大学, 国際文化学研究科, 助教 (81019165) ; 田中 克己 関西学院大学, 特定プロジェクト研究センター, 客員研究員 (00127375) ; 角谷 和俊 関西学院大学, 総合政策学部, 教授 (60314499)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2028: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2027: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2026: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000); Fiscal Year 2025: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
• Keywords: 情報検索 / 機械学習 / 事前学習モデル / 評価基盤

Outline of Research at the Start

事前学習モデルの普及により、自然言語処理や画像認識などの機械学習技術が急速に発展している。適する事前学習モデルからファインチューニングを行うことで、特定のタスクを性能良く解くことができるが、非常に多くの事前学習モデルから最適なものを選ぶのは困難である。そこで、本研究では、事前学習モデルの検索手法の開発とその評価基盤の構築を行う。本研究では、言語モデル、画像認識モデル、画像セグメンテーションモデル、画像生成LoRAモデルなどを対象とする。