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人々が頼りたくなる自己批判的思考力を備えた言語処理機構

研究課題

戦略的な研究開発の推進 創発的研究支援事業

体系的番号 JPMJFR232K
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJFR232K

研究代表者

井之上 直也  北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授

研究期間 (年度) 2024 – 2031 (予定)
概要言語モデルは、いまや様々なAI分野の基盤となる最重要技術の一つですが、学習データにない事実を平然と生成してしまう等、信頼性に大きな課題があることが知られています。本研究では、こうした問題を根本から解消するために、メタ認知能力、すなわち自己の認知活動をモニタリングし、思考方策をコントロールする力を備えた説明可能な言語モデルの基礎理論を構築します。
研究領域後藤パネル

報告書

(1件)
  • 2024 年次報告書 ( PDF )
  • 主な研究成果

    (3件)

すべて 2024

すべて 雑誌論文 (3件) (国際共著 1件、 オープンアクセス 3件、 査読あり 1件)

  • [雑誌論文] Beyond the Induction Circuit: A Mechanistic Prototype for Out-of-domain In-context Learning2024

    • 著者名
      Cho Hakaze, Naoya Inoue
    • 雑誌名

      言語処理学会第31回年次大会論文集

    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] 大規模言語モデルにおけるIn-context Learningの推論回路2024

    • 著者名
      趙 羽風, 加藤 万理子, 坂井 吉弘, 井之上 直也
    • 雑誌名

      言語処理学会第31回年次大会論文集

    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] On Effects of Steering Latent Representation for Large Language Model Unlearning2024

    • 著者名
      Huu-Tien Dang, Tin Pham, Hoang Thanh-Tung, and Naoya Inoue
    • 雑誌名

      Proceedings of the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2025-03-26   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2026-09-08  

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