リコー、“GPT-4o並み”の日本語性能持つLLMを開発 企業の「プライベートLLM」として導入へ
リコーは4月3日、米OpenAIのAIモデル「GPT-4o」と同等の日本語性能を持つLLMを開発したと発表した。複数の学習済みのAIモデルを組み合わせ、より性能の高いモデルを作る手法「モデルマージ」で開発。700億パラメータを持っており、企業の「プライベートLLM」に活用できるという。
モデルのベースは、東京科学大学などが開発した日本語LLM「Llama-3.3-Swallow-70B-v0.4」。米Metaがユーザーの指示に従って動作するよう訓練した「Instructモデル」から、「Chat Vector」（AIモデルから指示に従う能力だけを抽出したベクトル）を抽出。リコーが開発したモデルから取り出したChat Vectorとマージし、性能を高めたという。
性能の評価には、複雑な指示やタスクを含む日本語ベンチマーク「ELYZA-tasks-100」と、日本語の対話能力を測るベンチマーク「Japanese MT-Bench」を使用した。2つのベンチマークの平均スコアを出したところ、今回リコーが開発したLLMは、GPT-4oと同等のスコアを示したという。
ベンチマークの結果
リコーは「高性能でありながら、省コスト・省リソースを実現した」とアピール。オンプレミスで顧客データを追加学習できるプライベートLLMとして、企業への導入に活用する方針だ。
【訂正履歴：2025年4月3日午後8時30分】記事掲載当初、「東工大」との記載がありましたが、正しくは「東京科学大学」でした。お詫びして訂正します。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
関連記事
こんなメディアも見られています
ITmedia AI＋に関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「ほんだし」のラベルがAIでぐちゃぐちゃに…… 味の素、公式Xの投稿画像について謝罪
-
2
人型ロボが“人間超え”――助走なしで高さ2mのジャンプ、時速45kmで走行も 中国Unitreeが開発中の新モデルを公開
-
3
現役組み込みエンジニアがAIを業務利用して分かったこと――期待と限界と現実解
-
4
なぜ「純国産AIは無理」なのか？ さくらとSakana AIが示す「ソブリンAI」の現実解
-
5
「データがない」「スキルがない」「発想が広がらない」 味の素冷凍食品は“3つのない”をどう解消した？
-
6
「Claude」の“見えない透かし”、Anthropicが仕組みを説明 「完全な書き直しなら消える」
-
7
なぜ「相場の半額」にできた？ 「ヒューマノイド界のトヨタ」目指すZEALSの“したたか”な戦略
-
8
Claude、Codex、Qwen……そのAI用語、どう読む？ 読み方クイズ30問
-
9
「MicrosoftよりGoogle」で6億円削減も？ 舞鶴市、千代田区が明かすIT刷新とAI活用の成功法則
-
10
NVIDIA、OpenAIのオハイオAIデータセンターに最大1050億ドルの債務保証──SB Energyと提携
SpecialPR
ITmedia AI＋ SNS
@itm_aiplusをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
ITmedia AI＋をフォロー
あなたにおすすめの記事PR