AI・LLM研究
研究・評価設計 / 同じ条件と複数の乱数で比較し、採用する基準を確かめる。
- プロジェクト
- AI・LLM研究
- 対象領域
- 研究・開発
- 提供状況
- 研究・評価設計
- 取り組みの種類
- 自社の研究・試作・内製運用
- 技術と進め方
- 01
- 比較条件と計算資源の上限を決める
- 02
- 乱数を変えて繰り返し、結果を比較する
- 03
- 採用基準と照合し、続けるかを判断する
AIの可能性を判断するには、動く試作に加えて比較できる条件が必要です。小型モデルを同じ条件と複数の乱数で比較し、計算資源の上限と採用基準を先に決めて検証しました。
仮説を、比較できる実験へ。
提案方式は採用基準に届かず、実験の拡大を止めました。
小型モデルでの研究・評価の例です。汎用LLMの性能優位や採択・受賞実績を示すものではありません。
現在の段階と範囲

AIの可能性を判断するには、動く試作に加えて比較できる条件が必要です。小型モデルを同じ条件と複数の乱数で比較し、計算資源の上限と採用基準を先に決めて検証しました。

提案方式は採用基準に届かず、実験の拡大を止めました。

小型モデルでの研究・評価の例です。汎用LLMの性能優位や採択・受賞実績を示すものではありません。
AIの可能性を判断するには、動く試作に加えて比較できる条件が必要です。小型モデルを同じ条件と複数の乱数で比較し、計算資源の上限と採用基準を先に決めて検証しました。