大規模言語モデルの省リソース化・高信頼化・知識グラフ連携および教育分野への応用
生成AIの中核をなす大規模言語モデル(Large Language Model, LLM)について,本課題は大きく分けて (1)大規模言語モデルの省リソース化・高信頼化と(2)知識グラフと大規模言語モデルの連携方式の2つのテーマを課題とし,特に教育分野への応用展開を行う.(1)ではローカル環境で実行可能なLLMについて,異なる手法で訓練さ…
Kurage 論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
早稲田大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
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Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › 岩井原 瑞穂
生成AIの中核をなす大規模言語モデル(Large Language Model, LLM)について,本課題は大きく分けて (1)大規模言語モデルの省リソース化・高信頼化と(2)知識グラフと大規模言語モデルの連携方式の2つのテーマを課題とし,特に教育分野への応用展開を行う.(1)ではローカル環境で実行可能なLLMについて,異なる手法で訓練さ…
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。