
PRESS RELEASE
Kawasaki, May 17, 2024
Fujitsu Limited
富士通入選GENIAC研發計畫,
共同發展具有邏輯推理能力的大型語言模型LLM
提高生成式AI的可靠性,加速生成式AI在業務營運中的應用
富士通今日宣布已入選參與由日本經濟產業省(METI)及其下屬機關日本新能源和工業技術開發機構(NEDO)發起的「生成式人工智慧加速器挑戰(GENIAC) 」計劃中的「後5G情報通信系統基盤強化研究開發事業/後5G電信系統時代加強技術開發」專案(1)。在該專案下,富士通開始研究開發結合知識圖譜與大型語言模型的技術,以實現能夠進行邏輯推理的LLM(大型語言模型)。
富士通一直在進行生成式AI技術的研發以應用於業務營運。5月10日,富士通與一個研究團隊合作,發布了具有增強日語能力的大型語言模型 Fugaku-LLM (2),並計劃繼續加強針對各行業與商業應用專用LLM開發。
作為其研發活動的一部分,富士通一直專注於解決大型語言模型(LLMs)中所存在的AI幻覺問題,故指生成式AI創建出看似合理但實際上錯誤或無關的輸出。富士通旨在透過結合LLM與知識圖譜來實現一種新技術,從而加強LLM的可靠穩定性,最終使LLM能夠應用於需要高合規性和可理解性的操作中,包括法律領域的侵權判定和依據搜尋、金融領域的內部控制和會計審計、醫療領域的症狀搜尋和診斷協助。富士通預期開發的新技術將實現能夠進行邏輯推理的LLM,創建出清晰易懂的輸出。
富士通於2023年9月宣布計劃於2024財務年間向日本市場提供這項新技術,為技術發展邁出關鍵一步,以保護對話式AI免受幻覺和惡意攻擊的危害 (3)。
具備邏輯推理能力LLM
為了解決LLM輸出可靠性的問題,富士通開始開發專用於知識圖譜生成和推理的LLM,為知識處理技術的一部分,使LLM能夠根據從自然語言規範和規則生成的知識圖譜來進行邏輯推理。富士通計劃將此技術定位為生成式AI信任技術的核心技術以消除輸出的不穩定性,並確保符合大規模和複雜法規及內部規範的準確輸出,作為富士通2024財務年目標實現的企業整體AI戰略技術的一部分 (4)。
作為GENIAC計劃的一部分,富士通將開發兩個專用的LLM:一個用於知識圖譜生成的LLM,將自然語言文件轉換為知識圖譜以形成知識回答;另一個是用於知識圖譜推理的LLM,搜尋知識圖譜中的相關資訊,針對給定問題進行邏輯整合並回答。
為了在有限的開發期內高效地開發兩個專用LLM,富士通將首先開發一個通用於兩個專用LLM的預訓練模型。這種LLM的開發優勢在於,透過增加雙語資料庫 (5) 到預訓練數據中,使LLM能夠同時處理自然語言和知識圖譜中的文件。然後透過對第一個模型進行知識圖譜生成的指令學習 (6) ,對第二個模型進行知識圖譜推理的指令學習,以同時開發專用LLM。
未來計劃
展望未來,富士通將藉由 Hugging Face (7)、 GitHub (8)、富士通網站和GENIAC社區提供知識圖譜生成與推論專用的LLM、知識圖譜生成與推論任務的腳本評估、以及在此專案期間獲得的其他知識和經驗,並同時遵循相應的使用條款、軟體開發授權及相關數據和軟體的版權規定。富士通進一步計劃透過其專用的AI服務Fujitsu Kozuchi發布新技術,該服務將允許用戶們加速先進AI技術的測試與部署。
注釋:
- [1]
- [2]富士通發佈「Fugaku-LLM」__基於超級電腦富岳上訓練的大型語言模型
(2024年5月10日,新聞稿) - [3]富士通推出新技術,保護對話式AI免受幻覺和惡意攻擊的危害。
(2023年9月26日,新聞稿) - [4]富士通宣布推出全新AI戰略:結合尖端AI技術與Fujitsu Uvance,強化數據整合及生程式AI能力
(2024年2月14日,新聞稿) - [5]雙語資料庫:
用於機器翻譯的數據庫,將不同語言(如日語和英語)的句子以翻譯的形式結合起來。 - [6]指令學習:
透過句子的方式,讓LLM藉由指示說明和範例答案學習如何完成新任務。 - [7]Hugging Face :
全球AI數據庫的共享平台。 - [8]GitHub :
全球領先的軟體開發共享平台。
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富士通對永續發展目標的承諾 (SDGs)
聯合國於2015年宣布永續發展目標(SDGs),
作為2030年前,世界各國努力推動永續發展的指導方針。
而富士通的宗旨——"透過創新建立社會信任,使世界得以邁向永續。"
即是因應SDGs立下的承諾:富士通將致力實現永續發展目標,打造更美好的未來。

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