GMOメディア、「日本語言語モデルの実践的評価」研究でIT分野でのLLMの能力差を解明

GMOメディアは11日、「日本語言語モデルの実践的評価」研究で、IT分野でのLLMの能力差を解明したと発表した。

「大規模言語モデルの日本語実践的評価：JGLUEとIT パスポート試験を用いた比較分析」をテーマとした研究を実施。大規模言語モデル（LLM）が持つ推論能力（正確な解答を導き出す力）や問題解決能力の特徴を分析することで、LLMごとのIT分野における能力差を解明したという。

研究では、複数のLLMに「ITパスポート試験」の過去問を解答させることで、IT分野の問題に対してどの程度正しい解答を導き出すことができるかを評価した。

その結果、「gpt-3.5-turbo-1106」「gpt-4-11-6-preview」「ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct」は、約70%の精度で正解できた。一方、JGLUE試験のような一般常識問題では高い正答率を出す「Japanese Stable LM Instruct Alpha 7B v2」「nekomata-7b-instruction」は、IT分野は苦手とする傾向が見られた。しかし、解答を補助するヒントを与えることで、ほとんどのLLMで解答の精度が向上した。

IT分野での正確な解答を導き出す力はLLMのモデル間で差異があり、IT分野に関してLLMに質問をする場合は、ある程度有効的に活用できるLLM（「gpt-3.5-turbo-1106」「gpt-4-11-6-preview」「ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct」）と、活用に注意しなければならないLLMがあることが分かったという。

研究の詳細と結果はコエテコAI教育研究所のページで公開している。

関連URL

「大規模言語モデルの日本語実践的評価：JGLUEとIT パスポート試験を用いた比較分析」

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