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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2025
  4. 2025-NL-265

PLaMo Translate: 翻訳特化大規模言語モデルの開発

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2004363
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2004363
c474231e-791f-4d79-a3d9-0f171a5ea625
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL25265010.pdf IPSJ-NL25265010.pdf (249.8 KB)
 2027年9月14日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-09-14
タイトル
言語 ja
タイトル PLaMo Translate: 翻訳特化大規模言語モデルの開発
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 翻訳・多言語
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
株式会社Preferred Networks
著者所属
株式会社Preferred Networks
著者所属
株式会社Preferred Networks
著者所属
株式会社Preferred Networks
著者名 今城,健太郎

× 今城,健太郎

今城,健太郎

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平野,正徳

× 平野,正徳

平野,正徳

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野沢,健人

× 野沢,健人

野沢,健人

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中鉢,魁三郎

× 中鉢,魁三郎

中鉢,魁三郎

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 大規模言語モデル(LLM)の発展により、自然言語処理タスクの性能は飛躍的に向上したが、翻訳タスクに特化したモデルの最適化は依然として課題である。本研究では、日本語と英語の翻訳に特化した大規模言語モデル「plamo-2-translate」を提案する。提案モデルは、専用のフォーマットを活用した入出力制御、対訳コーパスと合成データを用いたファインチューニング、Iterative DPOによる最適化を組み合わせ、流暢で文脈に即した翻訳を実現する。評価実験では、BLEU、chrF、BERTScore、COMET、GEMBA-MQMなどの複数の指標において、ベースモデルや他のLLMと比較して同等以上の性能を達成し、特に人間の評価に近いGEMBA-MQMで顕著な改善を確認した。さらに、文体指定やコンテキスト保持などの機能を備え、多様な翻訳ニーズに対応する。本研究で構築したモデルは、Huggingfaceを通じて公開しており、そのほかも様々な形態での公開を進めている。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2025-NL-265, 号 10, p. 1-6, 発行日 2025-09-14
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-09-05 05:14:07.053832
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