Sarashina の性能評価

SB Intuitions の 岡 照晃、李 凌寒、水本 智也、柴田 知秀 です。 本記事では Sarashina の性能評価について解説します。 Sarashina は SB Intuitions で開発している日本語の大規模言語モデル(Large Language Model; LLM)です。 LLM の学習は一般に事前…

第260回 自然言語処理研究発表会 (NL研)の参加報告

こんにちは、SB Intuitions株式会社の大萩雅也、水本智也、高山隼矢です。6月29日、30日に金沢にて開かれた第260回自然言語処理研究発表会 (NL研)にて発表を行いました。 本記事では発表の内容、また発表会の様子について紹介していきます。 目次 目次 発表…

INTERSPEECH 2024に論文が採択されました

以下の論文がINTERSPEECH 2024に採択されました。 Investigation of look-ahead techniques to improve response time in spoken dialogue system Masaya Ohagi, Tomoya Mizumoto, Katsumasa Yoshikawa 論文の概要 本論文では大規模言語モデルを用いた音声対…

大規模な日本語の事前学習言語モデルSarashina1・2の公開

LLM

概要 SB Intuitionsの清野舜,李凌寒,高瀬翔です。 弊社では高品質な日本語大規模言語モデルの構築に取り組んでいます。 大規模言語モデルの構築は理論的にも経験的にもまだまだ発展途上の領域であり,学術界・産業界の日本語大規模言語モデルの研究開発促…

日本語テキスト埋め込みベンチマークJMTEBの構築

TL;DR JMTEB とは 評価結果 はじめてのJMTEB ベンチマークを用いた分析例: 正規化に関する考察 おわりに 付録 TL;DR 日本語テキスト埋め込みベンチマークJMTEBを構築・公開しました。2024年5月現在,6タスク・16データセットで構成されています。 データセッ…