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昨今、大規模コーパスに基づいた「大規模言語モデル（large language model, LLM）」の検討が進められ、その活用が期待されているが、そのような汎用大規模言語モデルを構築するためには巨大なコーパスと膨大な計算時間が必要であり、本研究課題で検討されるような特定の用途に限定された比較的狭い範囲における応用の事例が少なかった。本研究はLLMを用いずとも、テスト事業者レベルにおいて独自のモデルを用いた敵対項目検出AIエンジンを開発することの可能性を示すものであり、コンピュータを用いたテストの自動化に寄与することが期待される。
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