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シバタ トモヒデ
柴田 知秀  准教授
東京理科大学 工学部 情報工学科
プロフィール | 研究シーズ | 担当授業(15件)
グループ IT
研究・技術キーワード 自然言語処理、大規模言語モデル、人工知能
研究・技術テーマ
  • 大規模言語モデル内部における多言語処理の解明
  • 難易度の高いタスクの日本語評価ベンチマークの構築
  • 大規模言語モデルの利活用による社会問題の解決
研究・技術内容 大規模言語モデルの信頼性や性能を高めるためには、その動作原理の解明が必要である。 例えば、英語や日本語をはじめとする多言語処理が言語モデルの内部でどのように実現されているかを解明する。 また、大規模言語モデルは扱う領域が広範であるため、その能力を適切に評価することは大変難しい課題である。評価用ベンチマークは言語ごとに構築されているが、日本語ベンチマークは全般的に不足している。これまでのJGLUEなどの評価ベンチマーク構築の経験を活かし、日本語に関する評価基盤の設計・構築に取り組む。具体的には論理推論や外部ツールの利用など、難易度の高いタスクの日本語ベンチマークを構築する。 さらに、基礎的な研究のほかに、大規模言語モデルの利活用を通じた社会問題の解決にも取り組む。
産業への利用 我々の研究は、大規模言語モデルの内部理解と評価基盤の構築を通じて、その高信頼化に資するものである。 想定される用途としては、日本語大規模言語モデルの信頼性・性能の向上や、性能評価・品質管理などが挙げられる。 マッチングが想定される業界としては、大規模言語モデル・生成AI関連技術を開発するAI企業に加え、社内文書検索、問い合わせ対応、業務自動化などへの応用を検討する医療、教育、行政などの分野が考えられる。
可能な産学連携形態 共同研究、受託研究員受入、受託研究、技術相談および指導
具体的な産学連携形態内容
その他所属研究機関
所属研究室 柴田研究室
所有研究装置
SDGs
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