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PFN、PLaMoベースの日本語報酬モデルを構築

Preferred Networks は、生成 AI のアライメントに不可欠な評価指標である報酬モデルについて、英語中心の現状に対し、日本語特性に対応した強固なモデルを PLaMo を基盤として構築したと発表した。

Preferred Networksは、自社が開発する大規模言語モデル「PLaMo」の最新版「PLaMo-3.0-Prime-β」を、データ準備や評価、コード管理など開発業務に直接導入し、作業効率と品質向上を図るとともに、モデル自体の継続的な改善を進めている。

Preferred Networksが大規模言語モデルPLaMoのコード生成能力を評価するための安全なサンドボックス環境を開発した。

Preferred NetworksがLLM PLaMo開発で、日本語の自然さを評価するベンチマーク手法を検証。英語と異なり日本語向けの評価基準構築が重要と指摘。

MN-Coreが、ノーコードで小規模言語モデル（SLM）に独自の対話データを学習させてカスタマイズし、ブラウザ上で実行・ダウンロードできるWebサービス「SLM Customize」をリリースした。

Preferred Networksが経済産業省・NEDOの支援を受け、自律稼働デバイス向けの軽量Vision Language Model「PLaMo 2.1-8B-VL」を開発している。同モデルは物理世界を扱うPhysical AIやCPSへの応用を目指している。