秋山達彦

大規模言語モデルが生成する事実に基づかない情報 (Hallucination)と、モデル内部の単語予測分布の関係性を分析。Hallucination 発生時は予測分布のエントロピーが大きくなる傾向を明らかにした。令和 5 年度グローバルサイエンスキャンパス全国受講生研究発表会で発表。

外部情報を参照せず言語モデルの内部状態から Hallucination を検知・緩和するアーキテクチャを提案。Wikipedia を基にしたデータセットを構築し、XGBoost を用いて内部状態から Hallucination を推定するモデルを開発。情報処理学会全国大会 2024 で発表。

大規模言語モデルを評価者 (Judge)として活用する LLM-as-a-Judge において、人間の評価傾向 (エラーのカテゴリ分布等)をプロンプトに組み込むことで、人間評価との整合性がどこまで高まるかを検証。COLING 2025 に投稿 (Reject)。

中学生向けの調べ学習をサポートするアプリを開発し、未踏ジュニアに採択。

Fairy Devices 社の THINKLET を用いたタイムラプスアプリを開発。

SecHack365 にて、物体検知技術を活用した紛失物検索システムを開発。

海外のテクノロジー掲示板の情報を自動で日本語訳・再構成し、Podcastとして配信するシステムを開発。