大規模言語モデル 受託研究開発サービス
実用的なアプリケーションから純粋な研究目的まで、広範なニーズに対応した大規模言語モデルの開発を行います。最新の大規模言語モデルの調査やコンサルティングもお任せください。仕様がはっきりと決まっていない初期段階でのご相談も承ります。お気軽にお問い合わせください。
社内データを活用するチャットボット構築
キーワード: RAG, LangChain, Transformers, NLTK, LlamaIndex
- 組織内に蓄積されたノウハウを活用できるチャットボットの開発
- 社内技術レポートや顧客対応履歴にもとづいた質問応答システムの構築
- AI チャットボットの性能自動評価
- 構築した AI チャットボットの性能を様々な観点で継続的に自動評価
- ChatGPT スタイルの先進的なインターフェース開発
- プロンプト保存、共有、並列実行、外部システム連携等の機能の開発
大規模言語モデルの拡張
キーワード: AI Agent, Vision Language Models, Model Context Protocol
- 研究開発業務を効率化する AI エージェントの開発
- LangGraph, CrewAI, Swarm 等をカスタマイズし、研究開発業務を自動化
- 自動コード生成 AI の貴社開発環境への導入
- 貴社開発環境に特化した自動コード生成 AI 利用型 IDE を開発
- AI エージェントと既存アプリケーションの連携
- 貴社アプリケーションと AI エージェントの I/F の開発とパフォーマンス最適化
機密データ対応の生成 AI システム開発
キーワード: Local LLM, SLM
- オンプレ環境で動作するローカル LLM の実装とチューニング
- 機密データを外部に公開せずに使用できるチャットボット システムの開発
- オンプレ環境で動作するリアルタイム議事録生成システムの開発
- ローカルで動作する音声認識モデルを使い会議音声から議事録を生成
- 固有表現抽出にもとづいた非構造化データの匿名化
- 非構造データ中の人名、地名、住所などを匿名化し、個人情報を保護
大規模言語モデルの研究開発
キーワード: RLHF, SFT, Mamba, SSM, MoE
- Transformer メカニズムの高速化
- 訓練データ収集用の大規模 ETL 開発
- LLM の分散トレーニング
- 言語モデル内のトークン間のアテンションの視覚化
- ドメイン特化型の大規模言語モデルのファインチューニング
開発実績例
LLM を用いた大規模非構造データからの質問応答
大規模言語モデルを用いて、ファインチューニングなしに大規模な非構造データに対する質問応答を可能にするシステムを構築し、その精度を評価しました。
大規模言語モデルの応用においては、入力トークン数の制約がボトルネックとなりますが、ドキュメントをベクトル データベースに格納し、必要に応じて探索しコンテキストに加えることで、この問題を回避することができます。
＜開発環境・技術分野: LangChain, LlamaIndex, RAG, ドメイン特化, embeddings, Semantic Search＞
LLM を再帰的に利用した自動計画システム
大規模言語モデルの出力を再帰的に詳細化することで、ソフトウェア開発分野の自動計画を行うシステムを構築しました。
本システムは、ソフトウェアの要求仕様を入力として与えると、GUI 上で対話的に要求の詳細を確認しながら、目標達成に必要なタスクへの分解を行います。実際に弊社での業務に使用しています。
＜開発環境・技術分野: 大規模言語モデル, AI エージェント＞
