大規模言語モデルのための品質保証技術に関する研究
最近,大規模言語モデル（LLM）は,ソフトウェア工学（SE）や自然言語処理（NLP）などの分野で, 多くの実世界の応用において性能の大幅な向上を達成している. しかし, このようなLLM ソフトウェアの品質や信頼性に関しては, まだ非常に初期の段階にあり, 社会的な懸念や新たな技術的課題が生じている. 特に, 最近産業界でLLMを応用する…
株式会社エクスブリッジ
株式会社エクスブリッジ
論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究者
東京大学 科研費の研究 2件（生成AIと行政DX）
最近,大規模言語モデル（LLM）は,ソフトウェア工学（SE）や自然言語処理（NLP）などの分野で, 多くの実世界の応用において性能の大幅な向上を達成している. しかし, このようなLLM ソフトウェアの品質や信頼性に関しては, まだ非常に初期の段階にあり, 社会的な懸念や新たな技術的課題が生じている. 特に, 最近産業界でLLMを応用する…
近年，Transformerベースの大規模言語モデル（LLM）の登場により，ソースコード生成やバグ修正といったソフトウェア開発タスクの高精度な自動化が現実のものとなりつつある．しかしながら，LLMは極めて高い出力性能を有する一方で，その内部構造はいまだブラックボックスのままであり，「なぜその出力になったのか」を説明できないことが，開発支援…
研究者の情報：CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典：CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。
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