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大規模言語モデルのための品質保証技術に関する研究
About This Project
- Japan Grant Number
- JP24K02920 (JGN)
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding Organization
- Japan Society for the Promotion of Science
Kakenhi Information
- Project/Area Number
- 24K02920
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 60050:Software-related
- Research Institution
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- The University of Tokyo
- Project Period (FY)
- 2024-04-01 〜 2027-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 18,330,000 Yen (Direct Cost: 14,100,000 Yen Indirect Cost: 4,230,000 Yen)
Research Abstract
最近,大規模言語モデル（LLM）は,ソフトウェア工学（SE）や自然言語処理（NLP）などの分野で, 多くの実世界の応用において性能の大幅な向上を達成している. しかし, このようなLLM ソフトウェアの品質や信頼性に関しては, まだ非常に初期の段階にあり, 社会的な懸念や新たな技術的課題が生じている. 特に, 最近産業界でLLMを応用する傾向が増えており, LLM ソフトウェアの品質保証方法についての緊急の必要性がある. 本研究は, LLM ソフトウェアの品質保証技術に関する一連の提案を行い, 早期に基盤を確立することを目的としている.
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040018351906330368
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN