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世界一の日本語性能を持つ企業向け大規模言語モデル「Takane」を提供開始

爲世界一流的日本企業提供大型語言模型「Takane」

富士通 ·  09/29 23:00

セキュアなプライベート環境で高度なカスタマイズを実現し生成AI利活用を促進


當社は、Cohere Inc.(注1)(以下 Cohere)と共同開発したプライベート環境で使用可能な企業向け大規模言語モデル(以下 LLM)「Takane」(高嶺:タカネ)をAIサービス「Fujitsu Kozuchi(Generative AI)」に組み込み、クロスインダストリーで社會課題を解決する事業モデル「Fujitsu Uvance」のオファリングであるオールインワンオペレーションプラットフォーム「Fujitsu Data Intelligence PaaS(以下 DI PaaS)」を通じて、2024年9月30日よりグローバルに提供します。

「Takane」は、日本語言語理解ベンチマークJGLUEにおいて世界最高記録(注2)を達成しており、セキュアなプライベート環境で利用できる點が特徴です。「Takane」を、大規模な文章の參照を可能にする「ナレッジグラフ拡張RAG」や、法規制や企業ルールに準拠した出力が可能な「生成AI監査技術」などから成る「エンタープライズ生成AIフレームワーク」とあわせて提供することで、業務に特化したLLMを実現し、お客様の業務変革を支援します。

當社は、「Takane」を「Fujitsu Kozuchi」の「Generative AI」のLLMのラインナップに追加することで、お客様に最適な生成AIを全方位で提供していきます。さらに、お客様が意識せずに生成AIによるビジネス変革の恩恵を受けられるというBeyond Chatという概念に基づき、コンサルティングサービス「Uvance Wayfinders」や「Fujitsu Uvance」のオファリングとともにトータルに提供することで、お客様ビジネスの生産性と創造性の拡張、および社會課題の解決に貢獻していきます。

背景

世界ではマーケティングや顧客対応など様々な分野で生成AIの業務活用が進んでいます。しかし、クラウドサービスで提供される大規模な汎用LLMは、金融や安全保障分野など、外部にデータを出せない業務領域や、法規制や業界ルールへの準拠が求められる業務においては、活用が難しい狀況です。さらに、日本語は文字種の混在や主語の省略、敬語表現など、特有の難しさがあり、汎用LLMの出力精度には課題があります。そのため、言葉の間違いが大きな問題や損害を及ぼす可能性のある行政や金融、醫療、法曹などの分野では、日本語能力に優れた業務特化型のLLMが求められています。

Takaneの特長

1. 日本語能力

「Takane」是基於Cohere的LLM「Command R+」,結合了我們在日本語特化LLM開發中積累的豐富經驗和Cohere業務特化LLM開發技術,開發出的一種全球獨有的模型。我們進行了額外的日語強化學習和微調,通過日本語言理解基準JGLUE、自然語言推理基準JNLI、機器閱讀理解任務基準JSQuAD等評估,在Nejumi LLM排行榜3中,在意義理解和句法分析方面取得了超越其他公司的性能(注3)。此外,繼承了「Command R+」的多語言支持(支持10種語言)和自動化業務流程功能。

表:JGLUE(注4)的分數列表

TakaneCommand R+GPT-4GPT-4oSonnet 3.5
JSTS (Pearson)(注5)0.930.880.910.890.90
JCoLA (Bal. acc.)(注6)0.840.7112,6660.820.66
JNLI(餘額帳戶)(附註7)0.940.770.830.840.90
JCommonsenseQA(Exact Mach)(注8)0.980.960.950.980.97
JSQuAD (準確性)(注9)0.930.860.840.860.87
JGLUE 平均值0.920.840.840.880.86

2. 在安全的私人環境中

「Takane」是一種在安全的私人環境下可用的LLM。這意味着金融業處理客戶個人信息、製造業處理設計開發等高度機密數據、安全保障領域處理高度機密數據等相關業務可能因數據泄露擔憂而難以引入LLM,在「Takane」下也可以放心使用,包括辦公文書、查詢響應、各種審批工作。

3. 通過微調實現專業化LLM

通過使用企業獨有數據進行微調和定製,可以將LLM進化爲專業化適合客戶業務的LLM。此外,結合Cohere的RAG技術,以及我們公司的「知識圖擴展RAG技術」和「生成AI審計技術」,有助於更容易地符合法規以及行業企業規則。這將使在金融等專業詞彙較多且法規經常修改的行業,也能放心地使用「Takane」。

通過"DI PaaS",我們將"Takane"作爲"Fujitsu Uvance"的一部分,創造融合了數據和人工智能的業務應用程序。"DI PaaS"整合了組織內外大量分散的數據,讓部門和行業之間的分散數據協同合作、分析,提煉前所未有的見解和解決方案,激活組織和企業之間的數據利用,是基於雲的一體化操作平台。我們通過數據和人工智能的融合,實現了極高的生產力和創造力,將繼續支持客戶的業務變革。

我們副總裁兼首席技術官、首席產品官Vivek Mahajan的評論

作爲我們去年發佈的人工智能戰略的一部分,我們開發了面向企業的LLM"Takane"。我們希望這個適合私人環境使用的模型能爲需要安全環境的行業客戶的AI應用做出貢獻。我們將繼續致力於企業AI技術的開發,支持現代化、"Fujitsu Uvance"和諮詢的三大增長驅動力。

我們首席運營官副總經理高橋美波的評論

"Fujitsu Uvance"的價值在於通過Data×AI提供高級決策,支持客戶業務增長和解決社會問題。新推出加強日語的LLM"Takane"使更廣泛的客戶可以獲得最佳的LLM服務。我們將繼續與世界各地的合作伙伴合作,不僅進行獨立開發,還將將世界領先的AI技術投放市場,支持客戶的業務轉型。

Cohere Inc.聯合創始人兼CEO Aidan Gomez的評論

我們期待將加強日語的LLM"Takane"提供給全球企業。通過與富士通的合作,提供專爲商業應用而設計的安全且高性能的AI,涵蓋多種語言,包括日語,加速我們在非常重要的日本市場上的AI應用。


big圖:"Takane"的提供計劃

瑞穗金融集團株式會社執行董事群副CIO山本健文先生的評論

<瑞穗>是與富士通合作,在2023財年利用生成AI進行系統開發和維護的共同實證實驗,從2024財年開始在系統開發設計過程的部分中應用"Kozuchi"以提高質量。
本次發佈的企業級LLM"Takane"通過使用知識圖擴展的RAG等技術,使瑞穗內部的知識和專業知識能夠更有效地利用,我們對此充滿期待。未來,將繼續努力提高系統開發和維護過程的質量和彈性。

三菱電機株式公司AI戰略項目項目經理兼DX創新中心副主管博士(工程)田中昭二先生的評論

由富士通和Cohere戰略合作伙伴關係開發的"Takane"是融合了兩家世界頂尖技術的日語生成AI解決方案。通過將這樣的世界級解決方案作爲新選擇,爲國內企業參與生成AI市場帶來新的機遇。期待兩家公司未來的發展。

德勤東京諮詢合夥公司首席增長官(戰略、創新、聯盟總監)技術、媒體、通信亞太地區領導執行董事首藤佑樹先生的評論

生成AI已經在許多企業和政府機構中完成了PoC階段,正邁入產品、服務和業務流程的全面應用變革階段。在此時,安全地協作和利用本公司數據的LLM至關重要。特別是具備日語能力的"Takane"具有加快日本企業和政府機構變革的潛力。德勤東京諮詢公司將與富士通一起釋放生成AI的潛力,爲日本經濟和社會的發展做出貢獻。

RUTILEA公司 代表董事長 矢野 貴文 先生的評論

我們以"AI讓生活更簡單"爲使命,致力於實現社會中所有業務流程都應用AI,並提供高精準度的AI服務。近年來,除了在中央省廳、地方自治機構、汽車行業、製藥業、電力採購優化等特定行業推出垂直AI業務外,我們還計劃於2024年在日本福島縣雙葉郡大熊町建設GPU數據中心,並啓動AI開發平台業務。"Takane"在日本各個垂直業務中推動AI應用的潛力巨大。我們期待今後能爲這項開發和利用做出貢獻。

商標:本文中提到的產品名稱等專有名詞是各自廠商的商標或註冊商標。

所述產品名稱等專有名詞均爲各公司的商標或註冊商標。

註解

  • 備註1
    Cohere Inc.:
    總部位於加拿大安大略省多倫多和美國加利福尼亞州舊金山,聯合創始人兼CEO Aidan Gomez
  • 註解2
    在日本語言理解veru inc基準測試JGLUE中創造世界最高記錄:
    在veru inc基準測試JGLUE中,超越其他公司的LLM結果,包括提供雲服務的大規模通用LLM。值得一提的是,由於JNLI和JCoLA存在與真實數據(Ground Truth)不確定性,因此通過多個標註者修正真實數據進行測量,作爲參考值(2024年9月由富士通和Cohere測定)。
  • 注3
    超越其他公司的性能:
    在Nejumi LLM Leaderboard 3中評估LLM模型的日語能力,在意義理解類別中達到0.862,在句法分析類別中達到0.773,創造最高性能(2024年9月由富士通和Cohere測定)。
  • 注4
    JGLUE:
    GLUE(通用語言理解評估)的日文版(慄原健太郎、河原大輔、柴田知秀、「JGLUE: 日本語言理解基準」、語言處理學會第28回年度大會、2022年
  • 注5
    JSTS:
    推測文章配對的語義相似度任務
  • 注6
    JCoLA:
    判斷日語可接受性的任務
  • 注7
    JNLI:
    針對前提文和假設文的文章對,識別前提文與假設文之間的推理關係的自然語言推理任務
  • 注8
    JCommonsenseQA:
    常識推理能力評估任務
  • 注9
    JSQuAD:
    閱讀文檔並回答相關問題的機器閱讀理解任務

相關鏈接

  • 富士通和Cohere簽署戰略合作伙伴關係,共同開發面向企業的生成人工智能,開始合作(2024年7月18日新聞稿)
  • 世界首創技術,自動生成符合企業需求的專業生成人工智能!提供企業生成人工智能框架(2024年6月4日新聞稿)
  • Fujitsu Uvance
  • Fujitsu Data Intelligence PaaS
  • Fujitsu Kozuchi

關於我們對SDGs的貢獻

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2015年聯合國通過的可持續發展目標(Sustainable Development Goals:SDGs)是全球在2030年前應完成的共同目標。我們的目的是通過創新爲社會帶來信任,使世界更加可持續。這承諾了我們對SDGs的貢獻。

本附件旨在爲主要SDGs做出貢獻
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