Almondo、CTCとの共同開発「進化的モデルマージ」の研究開発結果を発表

最終更新日:2025/08/26

進化的モデルマージ研究結果発表

AlmondoとCTCは、複数のAIモデルを統合する「進化的モデルマージ」の研究成果を発表し、特定分野に強いAI構築の可能性と性能向上の限界を示しました。

株式会社Almondoは、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（CTC）と共同開発した「進化的モデルマージ」の研究成果を、2025年7月6日・7日に開催された情報処理学会 自然言語処理研究会で発表しました。

近年、金融・製造・法務など特定分野に最適化されたDSM（Domain-Specific Models）の活用が進んでおり、モデルマージと呼ばれるこれらの統合手法によって汎用性と精度の向上が図られています。「進化的モデルマージ」は再学習不要で高精度な統合モデルを生み出せる点で注目されています。

本研究では、複数の目的を同時に最適化する際の重み付け設計に着目しました。この設計は客観的基準がなく、一部のAI研究者や技術者の経験に依存しています。そこで、日本語理解、英語での数学推論、英語でのプログラム生成に優れた3つのDSMを統合し、その有効性を検証しました。

重みを多様に変えて統合した44パターンを評価した結果、日本語での数学推論やプログラム生成に特化したモデルを安定的に構築できることが確認されました。また、AI性能は学習データの質や範囲に強く依存し、統合によって無制限に向上するわけではないことも明らかになりました。

本研究は、経験依存だったモデル統合プロセスの体系化につながる指針を示し、今後は分野特化型AIを柔軟に組み合わせて活用する仕組みの構築に寄与することが期待されます。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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