オルツ、軽量型LLM「LHTM-OPT2」を発表し日本語AI革新へ

オルツが新たな日本語AIモデル「LHTM-OPT2」を発表

株式会社オルツは、軽量型大規模言語モデル「LHTM-OPT2」の開発を完了し、正式にリリースしました。このモデルは、RAG（検索拡張生成）の精度を最適化し、日本語特有の課題に対して世界最高となる精度を誇ります。

日本語RAG精度の向上

「LHTM-OPT2」は、オルツが自社開発したWiki RAGデータセットや、東京大学の入学試験データを基に評価されています。Wiki RAGデータセットの作成には、日本語Wikipediaから特定の段落を抽出し、その段落をもとに質問を生成し「段落、質問、正解」の3つ組を形成しました。これにより、専門家による品質確認を経た高品質なRAGベンチマークが作成されています。

高精度な評価結果

評価において、「LHTM-OPT2」はWikipediaのデータセットで91.0%という精度を達成し、同じくGPT-4oと比較しても非常に高い結果を出しています。また、東京大学入試の国語科目に関連する質問に対しても94%の精度を持つことが確認されました。これは、国内全軽量型LLMの中でも最高のスコアです。