大規模言語モデルのための品質保証技術に関する研究
研究課題情報
- 体系的番号
- JP24K02920 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 24K02920
- 研究種目
- 基盤研究(B)
- 配分区分
-
- 基金
- 審査区分/研究分野
-
- 小区分60050:ソフトウェア関連
- 研究機関
-
- 東京大学
- 研究期間 (年度)
- 2024-04-01 〜 2027-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 18,330,000 円 (直接経費: 14,100,000 円 間接経費: 4,230,000 円)
研究概要
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.
