アドベントカレンダー2日目
本記事はLabBase テックカレンダー Advent Calendar 2023 2 日目です。
イントロダクション
こんにちは、Labbaseのリサーチエンジニアの松井です。
リサーチエンジニアチームでは新しい技術を自社のプロダクトに反映させるにはどうしたら良いかを検証しています。今回は、大規模言語モデルの適応可能な事例や、Labbaseにおける活用について紹介いたいします。
大規模言語モデル（LLMs）の概要
大規模言語モデル（LLMs）は、膨大なテキストデータを基にして学習するAI技術です。これらのモデルは、テキストの意味や文脈を理解し、新しい文章を生成する能力を有しています。ChatGPTやLlama、PaLMなどが代表例で、これらは文脈に沿った内容を生成することが可能です。この技術の進展は、言語理解の分野で革命的な変化をもたらしており、多岐にわたる応用が期待されています。
LLMsの具体的な適応可能な事例
大規模言語モデル（LLMs）は、多岐にわたる分野で具体的な適用事例を示しています。Howeら（2023）[1]の研究では、ChatGPTが社会的なジレンマの問題について、プロのアドバイスコラムニストよりも優れたアドバイスを提供したことが示されました。また、Katzら（2023）[2]の研究によると、GPT-4は米国の法律統一試験に合格する能力を持っていることが確認されました。Wuら（2023）[3]の研究では、GPT3.5-Turboが中国の医師免許試験に合格し、人間の平均的な成績を上回ることが示されています。さらに、Novら（2023）[4]の研究では、人間とChatGPTによる医療アドバイスの精度がほぼ同等であり、特にリスクが低い健康関連の質問に対するChatGPTの回答が肯定的に評価されました。これらの事例は、LLMsが専門知識を要する分野においても高い能力を発揮することを示しています。
LabbaseのLLMsを活用したサービス
Labbaseでは、理系学生と企業をつなぐプラットフォームに大規模言語モデル（LLMs）を活用しています。例えば、企業が特定の分野に秀でた専門的な学生を探している場合、人事担当者が学生の専門性を正確に評価するのが困難な状況に対処します。LLMsの能力を利用して、自社のサービスと学生の研究内容との類似性を評価し、適切な学生と企業のマッチングをサポートしています。このプロセスでは、LLMsがキーワードの抽出や類似度の判断を行い、より精密で効率的なマッチングを可能にします。これにより、Labbaseは教育と産業の橋渡し役として、新たな価値を創出しています。
まとめ
この記事を通じて、大規模言語モデル（LLMs）の可能性と、それがLabbaseのサービスにどのように統合されているかをお伝えしました。LLMsはただのテキスト生成ツールではなく、専門知識が求められる分野での応用においても有効です。Labbaseでは、この技術を活用して、理系学生と企業とのより良いマッチングを実現しています。
私たちのチームは、このような革新的な技術を駆使して、新しい価値を生み出すことに情熱を注いでいます。技術の最前線で活躍したい方、一緒に働きませんか？ご興味のある方は、ぜひ採用ページ[5]からお声がけください。
最後に
明日はSREの@takahiro-yamada さんです。お楽しみに！
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