タスクに特化した世界モデルと大規模言語モデルの融合による高度推論の実現
近年、大規模言語モデルの推論能力は大きく向上しているが、テキストによる推論の枠組みから外れるタスクに関しては、人間のエキスパートやタスクに特化した数理モデルやアルゴリズムの能力にはるかに及ばない。本研究では、ドメインやタスクに特化した世界モデルを大規模言語モデルと融合させることにより、幅広い分野で大規模言語モデルの推論能力を大幅に向上させ…
Kurage 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 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 › 鶴岡 慶雅
近年、大規模言語モデルの推論能力は大きく向上しているが、テキストによる推論の枠組みから外れるタスクに関しては、人間のエキスパートやタスクに特化した数理モデルやアルゴリズムの能力にはるかに及ばない。本研究では、ドメインやタスクに特化した世界モデルを大規模言語モデルと融合させることにより、幅広い分野で大規模言語モデルの推論能力を大幅に向上させ…
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。