Yusuke Miyao 研究室

主宰者：Yusuke Miyao
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、大規模言語モデル（LLM）と自然言語処理（NLP）の多角的な改善に取り組んでいます。研究の問いとしては、LLMの数学的推論能力や安全性の向上、文構造の学習過程の普遍性、会話における相手の意図や感情の理解、テキスト生成における細密な制御など、言語モデルの性能と振る舞いの多くの側面に関わっています。 手法としては、教師付きファインチューニングや強化学習といった学習技法、多言語データを用いた対照研究、multimodal（複数の情報源）表現学習、チューニングコンペティションを通じた大規模な実験的検証などが採用されています。また、言語モデルを専門家として活用するフレームワークや、プラグアンドプレイ型モデルによる制御など、既存モデルを創意的に組み合わせるアプローチも特徴的です。 主要な発見としては、データの性質や訓練タスクの組み合わせがモデル性能に大きく影響すること、文構造予測の最適戦略は言語ごとに異なること、対話における感情や意図の認識には文脈と対話履歴が重要であること、などが報告されています。さらに、LLMの学習過程の理解を深め、より自然で安全な言語生成システムの構築を目指した多様な研究が進められています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（51 件）

続きを表示（残り 41 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。