LTS戦略事業本部・Data & Technology Consulting事業部の角谷あおいは、言語処理学会第31回年次大会で「合成データと能動学習を用いた大規模言語モデルへの効率的な知識定着」について発表しました。

■ 学会名：言語処理学会第31回年次大会
■ 開催日時：2025年3月10日（月）～3月14日（金）
■ 開催場所：出島メッセ長崎（長崎市）
■ 発表演題：『合成データと能動学習を用いた大規模言語モデルへの効率的な知識定着』
■ 発表内容の概要：
✓大規模言語モデルにドメイン固有の知識を付け加える際、データ収集や整備には大きなコストが発生
✓限られた情報から効率的な学習を実現するために合成データ生成手法を活用
✓単純な言い換え手法と比較して学習回数を69％削減し、知識定着が可能であることを確認

当社は今後も、研究開発活動を通じて技術革新に取り組み、産業と技術への貢献を目指してまいります。

<参考>
言語処理学会第31回年次大会(NLP2025)
https://www.anlp.jp/nlp2025/
論文
https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2025/pdf_dir/C8-3.pdf