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フレクトのクラウドblog•2ヶ月前

LLM を活用した計画(数理最適化の解)の説明

※ 本記事は数理最適化 Advent Calendar 2025 12 月 5 日の記事です *1．よろしければ，過去の記事もご覧いただけると幸いです． こんにちは，研究開発室の福井です．研究開発室においてオペレーションズ・リサーチ(OR)のビジネス活用について研究を行っております．今回は，数理最適化により得られた計画(問題の解)が「何故そのようになったのか?」を説明するために大規模言語モデル(LLM)と数理的な手法を組み合わせたアプローチについて解説します． *1:Advent Calendar への初参加となりますのでお手柔らかにお願いします．

#数理最適化#オペレーションズ・リサーチ#生成 AI#LLM#説明可能なAI

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エムスリーテックブログ•2年前

画像を理解するGPT-4 Visionで、既存の画像認識モデルを説明可能にする ~ 新宿の特徴は"ビル群"だが、日本橋の特徴は"密集したビル"? ~

特化型モデルで識別・ピクセル重要度抽出した後に、GPTで自然言語に変換する 画像認識モデルを作ったら、そのモデル自体から"こういうオブジェクトがあるから私はこう認識したんだよ"と教えてほしくありませんか？ 今回作るのは、図のように、写真が東京都中央区で撮られているとわかるのは、"照明と配管"が特徴的で、"箱やパッケージが多い"から市場らしさがあるんだよ、と自分で説明してくれるAIです。 背景ですが、機械学習が、それを本業とする人以外にも幅広く使われるようになってくるのに伴い、モデルの説明可能性も重要視されているように思います。 テーブルデータからの識別問題であれば重要な項目を特徴重要度などから…

#機械学習#説明可能なAI#GPT-4