オムロンサイニックエックスが自然言語処理の最前線で研究成果を発表！

オムロンサイニックエックスとNAACL2025

オムロンサイニックエックス株式会社（以下、OSX）は、2025年4月29日から5月4日までアメリカのニューメキシコ州で開催される自然言語処理分野の国際会議「NAACL2025」に参加し、最新の研究成果を発表します。このカンファレンスは、計算言語学協会のアメリカ地域委員会によって主催され、多くの研究者が集まる重要なイベントです。

発表予定の研究内容

OSXから発表される研究論文は、「Where is the answer? An empirical study of positional bias for parametric knowledge extraction in language model（訳：言語モデルからの知識抽出における位置バイアスに関する研究）」です。この研究は、言語モデルがどのように情報を学習し、質問に対して適切に答えを抽出するのかを探るものです。

研究の背景と目的

近年、言語モデルは自己教師あり学習を用いて多様な知識を獲得し、さまざまな質問に対して応答を行うことが求められるようになっています。しかし、そのプロセスには「perplexity curse」と呼ばれる問題が存在します。この現象は、訓練データの損失を最小化しても、実際の質問に対する正確な答えを引き出すことが難しいことを示しています。

位置的偏りの影響

本論文では、訓練データの「位置的偏り」がperplexity curseを引き起こす要因の一つであることを示しました。特に、訓練データにおいて情報が中間部や終わりに出現する場合、モデルがそれに正しく応答できないことが分かりました。この問題は、次のトークンを予測する自動回帰型の学習プロセスに起因しています。これらの発見は、今後の言語モデルにおける知識の効果的な抽出方法の鍵となるでしょう。