LLMの運用・切り替えとは？
LLMの運用・切り替えとは、AIの利用料と品質を管理できていないという状態を、仕組みで解消することです。KnowledgeEditingPapersは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。大規模言語モデルの知識編集に関する主要な論文をまとめたリポジトリです。
- LLMの知識編集に関する最新論文の調査
- 特定ドメインへの知識追加手法の検討
- NLP関連の基礎研究のキャッチアップ
- モデル編集技術のベンチマーク確認
- AI研究における文献収集
KnowledgeEditingPapersを使うと何が変わるのか
このプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）における知識編集（Knowledge Editing）に関する必須論文を網羅したリストを提供します。foundation modelsやnatural language processingといった主要なトピックに関連する研究が整理されています。easyeditやknowlmなどの具体的な手法を含む、最新の技術動向を把握するためのリソースです。開発者がモデルの特定の情報を修正・更新する技術を調査する際に非常に有用です。
すでに世界で使われている完成品を土台にするので、同じものをゼロから作るより短い期間で済みます。当社は、この土台に対して日本語化、画面や項目の変更、権限、帳票、既存システムとの連携を加えて、御社の業務に合う状態にします。
KnowledgeEditingPapersの日本語対応（実測）
KnowledgeEditingPapersには日本語のファイルがありません。日本語化から始める必要があります。
| ライセンス | MIT |
|---|---|
| GitHubスター | 1,246 |
| 日本語ロケール | 日本語ファイルなし（0ファイル） |
GitHubの公開ファイル一覧から日本語ロケールの実ファイルを数えた結果です。配布用のビルド成果物は除いています。技術的な詳細はKnowledgeEditingPapersのOSS情報にまとめています。
進め方は？
進め方とは、現場を見て対象を決め、動くものを見ていただきながら作り、御社の環境へ導入するまでの流れのことです。書類で仕様を固めてから作る進め方はしません。
1日目（無料）
現場に伺い、いまのやり方を見せていただきます。LLMの運用・切り替えのどこから手を付けるかを決めます。
2〜4日目
KnowledgeEditingPapersを土台に、御社のPCで目の前で開発します。動くものを見ながらその場で直します。
5日目
御社の環境へ導入し、ソースコードと開発ノウハウをお渡しします。以後は自社で改造できます。
その後
追加の作り込みが必要なら、範囲を決めてあらためてお見積もりします。延長を前提にした進め方はしません。
この方法が向かないのは？
向かないのは、基幹システムの全面刷新や、複数部門にまたがる大規模な仕組みのことです。15時間という枠では作り切れません。また、決まった手順を正確に繰り返すだけの処理は、AIを使わないほうが速く確実です。当社ではその部分は普通のプログラムとして作ります。
LLMの運用・切り替えを、まず15時間で試す
名古屋市内なら、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円で試せます。初日3時間のヒアリングと提案は無料です。御社のPCと御社名義のAIエージェントで目の前で開発するので、作り方ごと社内に残ります。成果物とソースコードはお客様のものです。
AI導入お試し実験を見る 動くデモを先に見る（110,000円〜） KnowledgeEditingPapersについて相談するLLMの運用・切り替えに使える他のオープンソース
同じ用途に使える土台は他にもあります。ライセンス、日本語対応、規模を比べて選べます。
| 名前 | できること | 日本語 |
|---|---|---|
| tome | 誰でも簡単にLLMやMCPを利用できるデスクトップクライアントです。 | 日本語ファイルなし |
| langwatch | LLMの評価とAIエージェントのテストを行うためのプラットフォームです。 | 日本語ファイルなし |
| testtimescaling.github.io | 大規模言語モデルにおけるテスト時スケーリングに関する調査レポートです。 | 日本語ファイルなし |
| data-selection-survey | 大規模言語モデルのためのデータ選択に関する調査報告です。 | 日本語ファイルなし |
| chatbi | LLMとの対話を通じてデータ分析や可視化を行うBIシステムです。 | 日本語ファイルなし |
