Sarashina3 rerank: 日本語検索に指示付きリランキングを導入する

こんにちは、自然言語処理チームの李聖哲です。 本記事では、新たにAPI提供を開始する Sarashina3 rerank についてご紹介します。 Sarashina3 rerankは、ベクトル検索やキーワード検索で取得した候補文書を、クエリとの関連度に基づいて並べ替えるリランキン…

Sarashina3 embedding: 日本語に強い最新のテキスト埋め込みモデル

こんにちは、自然言語処理チームの小川です。 本記事では、新たにAPI提供が開始されるSarashina3 embeddingについてご紹介します。まずはモデルの特徴と性能をご紹介し、続いて学習戦略の詳細や具体的な活用事例を通じて、その魅力をお伝えできればと思いま…

Sarashina3 guard: 日本語特化ガードレールモデル

注意: 本記事はAIのガードレール機能を解説する目的のため、事例として一部に有害な表現や不適切なワードが含まれています。あらかじめご了承の上、閲覧いただきますようお願いいたします。 Responsible AIチームのPride Kavumba、Huy H. Hgnuyen、綿岡晃輝…

Sarashina3 mini / Sarashina3 nano: フルスクラッチで開発した最新の国産LLM

はじめに こんにちは、SB IntuitionsのYuyang Dong、廣淵亮太、平子潤です。 SB Intuitionsでは、日本語に強い国産のLLMの開発に取り組んでおり、これまでに様々なモデルの公開を進めてまいりました。また、開発したモデルをより幅広いビジネスシーン等でご…

日本語エージェントベンチマーク「J-tau telecom」の公開

はじめに こんにちは、SB Intuitions株式会社でインターンをしている矢野千紘です。 近年、LLMの応用領域は多岐にわたっており、中でも自律的にタスクを遂行するエージェントは、特に大きな注目を集めている領域の一つです。しかし先行研究[Hofman et al., …

Sarashina2.2-OCRデモアプリケーション展示報告(JSAI2026)

こんにちは、SB Intuitions株式会社の髙田拓実です。 2026年6月8日(月)〜12日(金)の期間に群馬県高崎市のGメッセ群馬で開催された第40回人工知能学会全国大会(JSAI2026)にて、SB Intuitionsはプラチナスポンサーとしてブース出展を行いました。 ブース…

学習率減衰なしの事前学習LLMにより、下流タスクで高い性能(ICLR 2026)

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…