TDSE、NAISTとの共同研究成果がCOLM2025に採択、新手法「IterKey」でRAG性能向上

■大規模言語モデル(LLM)の検索精度を最大20%改善

 TDSE<7046>(東証グロース)は7月16日、奈良先端科学技術大学院大学との共同研究成果が、言語モデルに関する国際会議「COLM2025」に採択されたと発表した。採択された論文は、大規模言語モデル(LLM)による検索拡張生成(RAG)の性能向上を目的とした新手法「IterKey」を提案したもので、複雑な質問に対する回答精度の向上と、検索プロセスの透明性の両立を実現している。

 同研究は、従来のRAGが抱える検索と生成の連携不足という課題に対し、LLMがキーワードを自動生成・検証しながら繰り返し検索する構造を導入。これにより、従来手法(BM25)に比べ最大20%の精度向上を確認し、ベクトル検索型RAGと同等の性能を達成した。さらに、同手法は検索語が可視化されており、説明責任が求められる現場での活用にも適しているという。

 COLM 2025は、言語モデルの先端研究成果を発表する場として国際的に注目されており、採択論文は専門家による厳格な審査を経て選定される。同社は今後も奈良先端科学技術大学院大学との連携を通じて、生成AI分野における研究開発を継続する方針である。(情報提供:日本インタビュ新聞社・株式投資情報編集部)

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