Developing Theoretical Understanding to Enable Efficient and Safe Large Foundation Models　効率的で安全な大規模基盤モデルを実現するための理論的理解の開発

研究課題

体系的番号	JPMJBY24G6
研究代表者	ファンウェイ統計数理研究所, 統計思考院, 特任研究員
研究期間 (年度)	2025 – 2030 (予定)
概要	本研究は、AIの基盤技術である大規模モデルの仕組みを解明し、安全で効率的な活用を目指します。Chat GPTやDALL-Eなど、言語処理や画像生成に用いられるモデルの未解明部分を理論的に研究し、特にデータ学習の効率化や新たな学習方法の開発に焦点を当てることで、次世代AI技術を支える知見を提供します。この成果は、産業界や社会における革新的なAI応用の発展に寄与すると期待されます。