LLMの学術ドメイン適応のための合成データに基づく統合フレームワーク

大規模言語モデル（LLM）の様々な分野での応用が広がる中，専門知識を要する学術ドメインでの活用は難しい課題である．特に，日本語の学術ドメインにおけるLLMの開発は未だ発展途上である．本研究では，LLMが生成したQAデータを活用し，学習と自動評価を統合したフレームワークを提案する．まず，学術論文を対象とした合成データセットを作成する．次に，そのデータセットを用いてLLMをチューニングし，学術的な文脈での質問応答能力を強化する．さらに，LLMによる自動評価手法により開発したモデルの性能と有効性を検証する．