FIXER 與東京科學大學共同研究，加速日語優化LLM「GPT-OSS Swallow」的社會實踐

株式會社FIXER（總公司：東京都港區，代表取締役社長：松岡清一，以下簡稱FIXER）欣然宣布，與國立大學法人東京科學大學（所在地：東京都目黑區，理事長：大竹尚登，以下簡稱東京科學大學）岡崎研究室簽訂了共同研究協議，旨在進一步發展自2024年以來與國立大學法人東京工業大學（當時，現為東京科學大學）共同推動的大型語言模型（LLM）社會實踐相關工作。此次協議旨在加速日語優化LLM「GPT-OSS Swallow」的社會實踐和高度化。

本次共同研究中，FIXER將把可商業利用的「GPT-OSS Swallow」最佳實踐到其提供的本地部署生成式AI解決方案「Sovereign GaiXer」中，並驗證其有效性。這將加速在金融、醫療、公共等對安全性要求極高的領域中，實現實用且高性能的生成式AI應用。

背景 FIXER與岡崎研究室自2024年起便持續推動LLM社會實踐的共同研究。（註）本次計畫以此合作為基礎，被定位為將不斷進化的LLM技術迅速應用於社會，並轉化為商業價值的必然步驟。

採用「GPT-OSS Swallow」的理由 儘管生成式AI的應用影響企業競爭力，但許多企業，特別是處理機密資訊的行業，因擔心資訊洩露風險及數據主權，在使用外部AI服務時面臨高門檻。針對這些挑戰，由東京科學大學和產業技術綜合研究所為核心研究團隊開發的「GPT-OSS Swallow」是一款可商業利用的開源授權模型。據報導，它在日語指令遵循任務中，展現出與現有同等或更小規模開源LLM相比更高的性能。其開源特性允許客戶在封閉環境中自由客製化，而其高性能則直接轉化為實際業務中的生產力提升。FIXER判斷，正是這種「開源」與「高性能」的特性，成為滿足客戶在本地部署環境中應用AI需求的關鍵。

本研究為「Sovereign GaiXer」帶來的進化 「GPT-OSS Swallow」的特點在於，即使在總參數低於20B（200億）的較小型模型群中，也能展現與大型模型媲美的日語性能。這一特性與「Sovereign GaiXer」所設想的桌上型、本地部署AI應用具有高度親和性。 透過本次共同研究，將「GPT-OSS Swallow」優化並搭載到「Sovereign GaiXer」中，客戶將能夠在自有控制的安全環境下，利用具備高性能日語能力的生成式AI。這將把「Sovereign GaiXer」的提供價值從「安全的基礎設施」提升為「安全且高性能的AI應用基礎設施」，並將大大有助於透過國內技術確保數據主權和經濟安全保障。

共同研究概要 本次共同研究將在過往合作的基礎上，推進「Sovereign GaiXer」上「GPT-OSS Swallow」的實踐和針對商業利用的優化。FIXER將主導基於實際業務場景的有效性驗證，特別是在過去研究中也重點關注的醫療領域，以及金融、公共領域等專業性較高的領域，具體評估其實用可能性和導入效果。 東京科學大學將提供技術建議、專業知識和語言模型性能評估，FIXER則主導「Sovereign GaiXer」的產品實踐、優化和驗證設計，加速商業化驗證。

透過此次合作，在「Sovereign GaiXer」上優化「GPT-OSS Swallow」並驗證其實用性，將提升「Sovereign GaiXer」作為處理機密資訊專業領域中更安全、更高精度的生成式AI解決方案的價值。透過探索在醫療、金融、公共、製造等對機密性及數據主權要求較高領域的適用可能性，旨在進一步擴大其提供價值。

此外，關於本次共同研究，我們收到了以下評論：

「將大型語言模型的研究成果轉化為社會實踐，商業環境中的驗證是重要的課題。透過本次共同研究，我們希望能從實際應用的角度深化知識，進一步拓展生成式AI應用的可能性。」

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