『#38 LLM研究：感情分析・安全保障から評価指標、そして未来へ w/ 関西大学大学院 博士後期課程 井下 敬翔さん』のカバーアート

#38 LLM研究：感情分析・安全保障から評価指標、そして未来へ w/ 関西大学大学院 博士後期課程 井下 敬翔さん

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 【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: nosparestudentcommunitypodcast@gmail.comDiscord: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、関西大学 大学院 博士後期課程の井下さんのLLM（大規模言語モデル）とその応用に関する研究について掘り下げます。LLM研究の3つの主要な方向性、特に井下さんが注力する「タスク特化」と「サービス応用」の領域を探ります。また、感情分析におけるLLMの活用と課題、従来のAIとの組み合わせ、国際関係・安全保障分野でのLLMのバイアス検出についても議論します。さらに、LLMの評価指標の進化と「LLM as a Judge」という概念、オープンモデルにおけるデータリークの問題、国産LLMの現状と国家安全保障上の重要性、そしてスモール言語モデル（SLM）の可能性にも触れます。番組後半では、リスナーからの質問に応え、井下さんご自身の大学院への飛び級経験のメリット・デメリット、そして研究者として社会で生き抜くために必要な非学術的スキルについてもお話しいただきました。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-37-w-24aa9bc7146f806fa3b4d52b92bf6f67?source=copy_link【ゲスト】井下 敬翔 さん関西大学 大学院 商学研究科　商学専攻 博士後期課程HP：https://hip-snapdragon-86e.notion.site/Keito-Inoshita-43419e9e14ee40399585d1111e296ed9Researchmap：https://researchmap.jp/keito_inoshitaX：https://x.com/keito0data（@keito0data）研究分野Large Language Model (LLM)Sentiment AnalysisBias DetectionLLM in National SecurityAI Organizational Theory【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析
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