[3F3-LS-11] 説明可能なSLM (eXplainable SLM: XSLM) の可能性と未来の展望

[3F3-LS-11-01] 説明可能なSLM (eXplainable SLM: XSLM) の可能性と未来の展望

深澤¹ (1. 上智大学)

近年、軽量ながら高性能な SLM (Small Language Model) が増加している。SLM は LLM に比べて計算コストが低く、デプロイが容易であるというメリットを有しており、この特性は LLM において課題とされている「説明可能性」の向上にも寄与する。SLM はパラメータ数が少なく、学習による入出力の変化を追跡しやすいため、モデルの判断に影響を与えた特徴を解析しやすく、その結果、説明可能性の向上が期待される。本講演では、SLM の概要、説明可能なAIを実現する技術、そして説明可能な SLM (eXplainable SLM: XSLM) に関する取り組みについて紹介する。