Yuheng Huang 研究室

主宰者：Yuheng Huang
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、機械学習モデル、特に大規模言語モデル（LLM）の信頼性と安全性の確保に関する研究を展開しています。LLMは多くの応用分野で活用される一方で、誤った出力や有害な回答などの問題が指摘されており、これらの課題に対応する方法論の開発が重要な研究課題となっています。研究室では、モデルの内部状態の分析、不確実性の推定、出力の安全性検査といった複数のアプローチを組み合わせて、潜在的な欠陥や信頼性の問題を早期に発見する手法に取り組んでいます。 テスト評価と検証の効率化も研究の主要なテーマです。LLMの性能評価には大量の高品質なテストデータが必要ですが、データの準備には膨大な時間と手作業が必要となります。研究室では、能動的なテスト選択やファジング技術といった手法を用いて、限定されたリソースで効果的にモデルの問題を発見できる評価フレームワークの構築を進めています。さらに、コード生成、画像認識、ロボット制御など、LLMが実際のシステムに統合される際に生じる具体的な欠陥パターンの分析も行っており、実装段階での信頼性向上を目指した研究も実施しています。

※ 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。

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