NTT、少量データで業務特化LLMを調整する技術を開発

NTTは、業務マニュアルから学習データを自動生成するLLMのチューニング技術を開発しました。
企業が保有する限られた資料から、業務固有の知識を持つLLMを構築できます。
tsuzumi 2では、業務マニュアルに関する問題の正答率が83.1%に向上しました。

記事の概要

NTTが開発した技術は、業務マニュアルを基にLLM向けの学習データを生成します。
LLM自身が仕様書やFAQなど、異なる形式の教材を作成して学習に利用します。
従来は、LLMに専門知識を定着させるために数十ギガバイトを超えるデータが必要でした。
実験では、NTTの実業務マニュアルを使い、tsuzumi 2とLlama 3（3B）を評価しました。
tsuzumi 2の正答率は、学習前の65.3%から本技術の適用後に83.1%へ向上しました。
先行研究の正答率は73.3%で、本技術ではそこからさらに向上しました。
本技術はtsuzumi以外のLLMにも適用でき、NTTグループ各社への導入が予定されています。

記事のポイント

1. 学習データを自動生成： 業務マニュアルから仕様書やFAQなどを生成し、多角的な学習を可能にします。
2. 正答率が83.1%に向上： tsuzumi 2で評価した結果、学習前の65.3%から正答率が17.8ポイント向上しました。
3. NTTグループへ導入予定： 本技術はtsuzumiを含む複数のLLMに適用でき、NTTグループ各社への導入を予定します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 自社の業務マニュアルを大量に追加収集しなくても、業務特化LLMの構築を検討しやすくなります。導入時は、生成された学習データの正確性や業務知識の管理方法を確認する必要がありそうです。
• LLM提供事業者： モデル性能だけでなく、顧客固有の資料から専門知識を定着させるチューニング手法が差別化要因になる可能性があります。複数のLLMに適用できる点から、モデル横断の導入支援も求められそうです。
• 業務部門・情シス： 限られた社内資料を活用して、問い合わせ対応や手順確認などに使う専用モデルを段階的に試しやすくなります。まずは正答率だけでなく、実際の業務での誤回答リスクも評価することが重要になりそうです。

このニュースの背景

業務知識をLLMに定着させるには、従来は数十ギガバイトを超えるデータが必要でした。
一方、企業が保有する業務マニュアルや資料は量が限られ、外部情報を集めると業務と無関係な内容が混入しやすい状況でした。
そのため、限られた社内資料から高品質な学習データを用意する方法が、業務特化LLMの構築に向けた課題になっていました。
今回の技術は、業務マニュアルを仕様書やFAQなど異なる形式に展開し、多角的な学習に利用する考え方に基づいています。

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