野村総合研究所は、特定の業界やタスクに特化した言語モデルを、比較的小規模な80億パラメータモデルをもとに構築する新しい手法を開発しました。この手法で作られたモデルは、一般的な大規模モデルであるGPT-4oをタスク性能で上回りました。
開発された言語モデルは、低コストでありながら、業界特有の知識を持つため、特定分野での専門性が求められるタスクにおいて高い精度を達成しています。
具体的に保険業界の営業コンプライアンスチェックの試験で、GPT-4oを約10ポイント上回る正解率を実現しました。
野村総合研究所は今後、他の業界やタスクにもこの技術を展開し、実用化を推進する計画です。高校生でも理解しやすいような実例を通じて、生成AIの業界への応用可能性が広がることでしょう。
出典 : NRI、業界/タスク特化型LLMを80億パラメータの小規模モデルをベースに構築する手法を開発 https://it.impress.co.jp/articles/-/27748
