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  1. 研究報告
  2. ソフトウェア工学(SE)
  3. 2024
  4. 2024-SE-216

ソフトウェア開発のためのオープンソースLLMのファインチューニング

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232927
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232927
0e352b7a-9532-4759-9388-0392f10877f4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SE24216005.pdf IPSJ-SE24216005.pdf (1.4 MB)
 2026年2月26日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, SE:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-02-26
タイトル
タイトル ソフトウェア開発のためのオープンソースLLMのファインチューニング
言語
言語 jpn
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
愛知県立大学情報科学部
著者所属
愛知県立大学情報科学部
著者所属
愛知県立大学情報科学部
著者所属
愛知県立大学情報科学部
著者所属(英)
en
School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University
著者所属(英)
en
School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University
著者所属(英)
en
School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University
著者所属(英)
en
School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University
著者名 伊藤, 菜摘

× 伊藤, 菜摘

伊藤, 菜摘

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大久保, 弘崇

× 大久保, 弘崇

大久保, 弘崇

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粕谷, 英人

× 粕谷, 英人

粕谷, 英人

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山本, 晋一郎

× 山本, 晋一郎

山本, 晋一郎

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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) をソフトウェア開発に活用するために,専門知識を備えた LLM をファインチューニングで実現することが望まれている.本研究では,Cerebras-GPT をファインチューニングし,Haskell のコード生成に特化したモデルを作成する実験により,効果的なファインチューニングのためのデータセット構成手法を見出した.実験には,2 種類の方法で収集した各 200 個の Haskell のプログラミング問題とその解答からなる独自に作成したデータセットを用いた.データの形式を統一し,かつ類似した内容のデータをデータセットの中に複数個含めることで,ファインチューニングの効果がより得られた.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112981
書誌情報 研究報告ソフトウェア工学(SE)

巻 2024-SE-216, 号 5, p. 1-7, 発行日 2024-02-26
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8825
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 2025-01-19 10:16:28.983661
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