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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-21 15:10 ［招待講演］大規模言語モデル用材料分野ベンチマーク作成とそれによるChatGPT・Bardの評価 ○吉武道子（OSX）  SDM2024-24 |
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| 抄録 | （和） | 昨今の大規模言語モデル（LLM）をはじめとする自然言語処理技術の発展は目覚ましく，2022年11月のCharGPT登場以来様々なLLMが作成され，分野特化型への展開も図られている．言語モデルの性能を評価するために用いられるのがベンチマークと呼ばれる問題文と解答のセットである．本講演では，2024年3月の応用物理学会にて発表した，材料科学の大学教科書の問題をベースに材料科学分野に特化したベンチマークの作成とそれを用いたChatGPT3.5，ChatGPT4，Bard（試用版，のちにGeminiに改名）の評価を行った結果を報告する． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 自然言語 / 材料科学 / ベンチマーク / ChatGPT / Bard(Gemini) / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 87, SDM2024-24, pp. 21-23, 2024年6月. | |
| 資料番号 | SDM2024-24 | |
| 発行日 | 2024-06-14 (SDM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SDM2024-24 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SDM |
| 開催期間 | 2024-06-21 - 2024-06-21 |
| 開催地（和） | 関西学院大学・梅田キャンパス |
| 開催地（英） | Kwansei Gakuin Univ., Umeda Campus |
| テーマ（和） | MOSデバイス・メモリ・パワーデバイス高性能化－材料・プロセス技術 （応用物理学会 シリコンテクノロジー分科会との合同開催） |
| テーマ（英） | Material Science and Process Technology for MOS Devices, Memories, and Power Devices |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SDM |
| 会議コード | 2024-06-SDM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模言語モデル用材料分野ベンチマーク作成とそれによるChatGPT・Bardの評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | * |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自然言語 / |
| キーワード(2)（和/英） | 材料科学 / |
| キーワード(3)（和/英） | ベンチマーク / |
| キーワード(4)（和/英） | ChatGPT / |
| キーワード(5)（和/英） | Bard(Gemini) / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉武 道子 / Michiko Yoshitake / ヨシタケ ミチコ |
| 第1著者 所属（和/英） | オムロンサイニックエックス (略称： OSX) OMRON SINIC X Corporation (略称： OSX) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-21 15:10:00 |
| 発表時間 | 35分 |
| 申込先研究会 | SDM |
| 資料番号 | SDM2024-24 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.87 |
| ページ範囲 | pp.21-23 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2024-06-14 (SDM) |
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