行政の真髄を理解するモデルを訓練する
汎用大規模言語モデルは世界を知っていますが、必ずしも皆様の業務を知っているとは限りません。私たちは皆様のドメインデータを用いて、行政言語と手続きフローを理解するプライベートモデルを訓練します。
- ドメイン継続事前学習01
- 指示チューニング（SFT）02
- アライメント最適化（RLHF / DPO）03
- 量子化・ディスティラーションとデプロイ04
汎用モデルと行政シナリオの間の隔たり
プロンプトエンジニアリングは一部の問題を解決できますが、専門性・安定性・コンプライアンスには訓練が必要です。
用語と規範
行政用語、文書規範、手続きフローには厳格な基準があり、汎用モデルには体系的訓練が欠けています。
安定性要件
本番環境では安定かつ予測可能な出力品質が必要であり、時には上手くいくデモのような効果では不十分です。
データが域外に出ないこと
機微データは内部ネットワーク外に出せないため、プライベートな計算資源とデータで訓練する必要があります。
継続的な進化
政策とフローは継続的に更新されるため、モデルも業務データとともに継続的に反復する必要があります。
データから公開までの完全な連鎖
6つのステージが連携し、各ステージに明確な納品物と評価基準を設定。効果が基準に達しない限り、次のステージには進みません。
4種類のモデル訓練サービス
目標と予算に応じてルートを選択。軽量な適応から深層訓練まで対応します。
ドメイン継続事前学習
Continued Pre-training大規模な行政コーパス上で継続事前学習を行い、モデルに行政言語体系とドメイン知識を深く理解させます。
- 行政コーパスの継続学習
- ドメイン知識の注入
- 基盤能力の強化
指示チューニング（SFT）
Supervised Fine-Tuning高品質な指示データに基づくファインチューニングにより、公文書作成、政策Q&A、事項ガイダンスなどの具体的なスキルを習得させます。
- スキルの集中的涵養
- 出力形式の規範化
- 指示追従の強化
アライメント最適化（RLHF / DPO）
Alignment人間のフィードバックに基づく選好最適化により、モデルの出力を行政シナリオにおける安全・厳格・有用の基準に適合させます。
- 選好データの構築
- 安全性アライメント
- 拒否・フォールバック戦略
量子化・ディスティラーションとデプロイ
Quantization & Distillation効果を維持しながらモデル規模を圧縮し、多様な計算資源条件に適合。プライベートデプロイに対応します。
- モデルの量子化圧縮
- ナレッジディスティラーション
- 推論性能の最適化
良いモデルの半分は良いデータ
私たちは行政データセキュリティ要件に従い全チェーンを処理し、データ資産を安全にモデル能力へと転化します。
コーパス構築
政策法規、公文書、手続きガイド等のコーパス収集、クリーニングと構造化整備。
データアノテーション
指示データ、選好データの専門的なアノテーションと多段階品質検査により、品質の追跡可能性を確保します。
データセキュリティ
データのマスキング、権限管理、コンプライアンス審査。全プロセスが安全管理要件に適合します。
効果評価
ドメイン評価セットを構築し、データで語る。訓練効果は定量化・比較可能です。
3つの訓練ルート
フルパラメータファインチューニング
Full Fine-Tuningドメインタスクへの深い適応。効果の上限が最も高い。
データと計算資源が十分な中核シナリオに適合
LoRA 高効率ファインチューニング
LoRAパラメータ効率が高く、訓練が速くコストが低い。効果はフルパラメータに近い。
ほとんどのシナリオに適合、コストパフォーマンス最優先
ドメイン適応とプロンプトエンジニアリング
Domain Adaptation軽量な適応。RAGナレッジ強化と組み合わせ、迅速に効果を発現。
迅速な検証と知識集約型シナリオに適合
訓練サービスは何を納品するか
モデル資産
訓練完了したモデル重み、アダプタ、推論サービス。帰属はお客様。
評価レポート
ドメイン評価セット上の効果データ。ベースラインモデルとの比較分析。
技術ドキュメント
訓練構成、データ説明、デプロイガイド、再現手順。
研修・能力付与
モデル使用、運用・保守、継続的反復の方法に関する研修。
訓練プロジェクト4ステップ
データ準備
コーパス収集・クリーニング、指示・選好データの構築、評価セットの構築。
訓練実施
ルート選択、ハイパーパラメータ構成、訓練実行とプロセス監視。
評価・チューニング
ドメイン評価、badcase 分析、多段階の反復最適化。
デプロイ・納品
プライベートデプロイ、性能負荷テスト、ドキュメントと研修の納品。