機械学習のトップカンファレンスである International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026において、以下の論文が採択されました。 Pre-training LLM without Learning Rate Decay Enhances Supervised Fine-tuning Kazuki Yano, Shun Kiyo…

2月28日〜3月5日に兵庫県神戸市で開催された DEIM2026 に当社はゴールドスポンサーとして協賛いたしました。ブース展示・技術報告・口頭発表・ポスター発表を行いました。本記事では発表の様子や気になった論文について紹介しています。

概要 SB Intuitionsでは、大規模視覚言語モデル（Vision-Language Model; VLM）の開発に取り組んでおり、これまでに公開時点で日本語ベンチマークにおいて国内最高性能であったSarashina2-Visionシリーズを公開しています。 この度、アカデミアや産業界にお…

1. はじめに Responsible AIチームのRyo Bertolissi、Pride Kavumba、Huy Nguyen、綿岡晃輝です。 大規模言語モデル（LLM）が急速に進化する中で、その出力の安全性を確保するガードレールシステムの重要性が高まっています。しかし、この分野の研究やリソー…

こんにちは。 SB Intuitions で LLM の評価を担当している 岡 照晃、柴田 知秀 です。 本記事では我々が構築・公開した日本語のベンチマーク『JamC-QA（Japanese Multiple Choice QA, ジャムシーキューエー）』[岡+, 25]を前後編に分けて紹介しています。 前…

こんにちは。SB Intuitions で LLM の評価を担当している 岡 照晃、柴田 知秀 です。 本記事では我々が構築・公開した日本語のベンチマーク『JamC-QA（Japanese Multiple Choice QA, ジャムシーキューエー）』[岡+, 25]を紹介します。 JamC-QA は日本固有の…

TL;DR sarashina2.2-1Bをベースに対照学習したテキスト埋め込みモデルを構築 クエリに対して指示文で付与することで、タスク毎にテキストベクトルを調整可能 JMTEBベンチマークで最高水準のスコアを達成(2025年7月28日時点) 特にRetrieval、STS、Rerankingタ…