| 体系的番号 |
JPMJBY24E8 |
研究代表者 |
包 含 東北大学, 言語AI研究センター, 特任助教
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| 研究期間 (年度) |
2025 – 2030 (予定)
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| 概要 | 基盤モデルの大規模化に伴って表現空間がアーキテクチャ、モダリティを超え画一的構造に収束するという「プラトン表象仮説」に対し、その数理的機序を明らかにし、文化的多様性を損なわない機械学習技術を模索する。特に、表現空間のアーキテクチャやモダリティに対する感度分析をベースとして分析を行い、感度が小さくなる条件の記述を試みる。感度分析を通じて得た知見をもとにモデル崩壊を軽減する方法を模索する。
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