東京大学大学院工学系研究科、松尾研究室は8月18日、日英2ヵ国語に対応した100億パラメーターサイズの大規模言語モデル（LLM）「Weblab-10B」を開発したことを発表、オープンソース（商用利用は不可）で公開した。
言語間の知識転移を活用
生成されたテキストのサンプル
LLMは通常インターネットから収集した大量のテキストデータを使って学習をするが、多くは英語のテキストであり、それ以外（日本語など）のテキストデータを大量収集することには限界がある。
本モデルは日本語だけではなく、英語のデータセットも学習に用いることで学習データサイズを拡張し、言語間の知識転移を行うことで日本語の精度を高めたという。
学習に使用したデータセットは、事前学習に代表的な英語のデータセット「The Pile」および日本語のデータセット「Japanese-mC4」を使用。事後学習（ファインチューニング）には、「Alpaca（英語）」「Alpaca（日本語訳）」「Flan 2021（英語）」「Flan CoT（英語）」「Flan Dialog（英語）」の5つのデータセットを使用した。
オープンソースモデル性能比較
事後学習の日本語データ比率が低いにも関わらず、日本語のベンチマークが事前学習時と比べて大幅に改善（66＞78%）し、言語間の知識転移を確認。この精度は「国内オープンソースモデルとしては最高水準」だという。
同研究所は今後も、「Weblab-10Bのさらなる大規模化を進めるとともに、この資源を元に、LLMの産業実装に向けた研究を推進」していくという。
なお、日本語に特化したオープンソースのLLMは5月にサイバーエージェント、7月には東大発AIスタートアップのLightblue、8月にはLINE、Stability AI Japanと相次いで発表されており、どれも商用利用が可能となっている。
