2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

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ナイト/ランチョン

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

2025年5月29日(木) 12:30 〜 13:20 F会場 (会議室1001)

司会:勝谷 裕史(株式会社日本HP)

12:30 〜 13:20

[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。

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