LLM-guided Control and Learning for Enhanced Performance, Safety, and Context-awareness

研究課題

体系的番号	JPMJBY24F4
研究代表者	仲平依恵国立情報学研究所, 大規模言語モデル研究開発センター, 特任研究員
研究期間 (年度)	2025 – 2030 (予定)
概要	本研究では、大規模言語モデルの制御タスクへの応用と、制御理論の大規模モデルやポリシー学習への応用について検討します。前者では、自然言語で記述されたタスクから、安全な自律制御ポリシーを生成する新しい手法の確立を目指します。後者では、限られたデータと計算リソースの中で、大規模モデルや制御ポリシーを効率的に適応させる方法について考察します。