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J-GLOBAL ID：202502291936580123   整理番号：25A0765575

記号的知識蒸留における敵対的学習の利用とその評価

著者 (8件)： 日浦隆博 (奈良先端科学技術大学院大) ,  日浦隆博 (理研) ,  河野誠也 (理研) ,  河野誠也 (奈良先端科学技術大学院大) ,  GARCIA CONTRERAS Angel (理研) ,  吉野幸一郎 (東京科大) ,  吉野幸一郎 (理研) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 31st  ページ： ROMBUNNO.P6-3 (WEB ONLY)  発行年： 2025年03月03日 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理タスクで顕著な性能を実現しているが,知識推論のようなタスクでは依然として性能に課題があり,知識トリプルを用いた適応により知識間の関係性を明示的に学習させるアプローチが注目されている.大規模・高精度な学習用トリプルの獲得に有効なのが記号的知識蒸留である.これはLLMの持つ膨大な知識をトリプルとして出力し,知識推論モデルの学習に使用する手法である.この手法ではトリプルの一部に人手評価を行い,フィルタモデルの学習を行っている.本研究では,敵対的な学習を導入することにより,人手評価を必要としない,自動的な記号的知識蒸留を実現する手法を提案し評価する.(著者抄録)

シソーラス用語： 言語モデル ,  自然言語処理 ,  *知識蒸留 ,  *敵対的学習 ,  知識グラフ ,  *人工知能推論
準シソーラス用語： *記号的知識蒸留 ,  大規模言語モデル ,  知識推論

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 記号 ,  知識蒸留 ,  敵対的学習 ,  評価