JDocQA:図表を含む日本語文書質問応答データセットによる大規模言語モデルチューニング

ング用データセットはまだ十分でなく，特に英語以実用的な文書にはテキストだけでなく様々な図外の言語での視覚的な公開データセットは，大学入表等が含まれる．このような文書への高精度な質問試分野[18]などを除けば非常に稀有な存在である．応答を実現するためには，視覚情報とテキスト情報本研究では，グラフ，表，地図，日本語の縦書きの両方の理解が必要となる．本研究では図表を含む横書き混在等の視覚的な情報とテキスト情報の両日本語文書をもとにして，視覚情報とテキスト情報方を参照しなければ解答できない質問応答データの両方を参照する質問応答データセットJDocQAをセットJDocQAを提案する．JDocQAは，オープン提案し，複数の日本語大規模言語モデルや画像を入アクセス可能なPDF形式の文書で構成され，経済，力とするモデルを使用して，データセットのベンチ教育，農業，歴史，文化など多岐にわたる分野を網マーキングを行った．その結果，JDocQAを用いて羅し，レポート，スライド，パンフレット，Webサ大規模言語モデルのチューニングを行うことで，図イト，縦書き等の様々な形式の文書を提供するデー表を含む日本語文書の質問応答課題の性能を向上タセットである．提案するJDocQAは，日本語文書することができた．また，文書中の情報から解答でに特化した質問応答のチューニング用データセッきない質問を学習することにより，モデルのハルシトしても使用することができ，高性能な日本語質問ネーション抑制に有効であることを確認した．応答モデルの作成が期待できる．また，本研究では，LLMが事実に基づかない情報を生成するハル