事前学習済み機械学習モデルの検索

• 研究課題/領域番号: 25K03229
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連; 小区分60080:データベース関連; 合同審査対象区分:小区分60080:データベース関連、小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
• 研究機関: 兵庫県立大学
• 研究代表者: 大島 裕明 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (90452317)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2028年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2027年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2026年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円); 2025年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
• キーワード: 情報検索 / 機械学習 / 事前学習モデル / 評価基盤

研究開始時の研究の概要

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。