自社モデルを育てる開発チームへ。
目的と評価方法を共有し、学習データの設計からモデルの学習・改善までを一緒に研究開発します。
01
学習データ設計
文書画像の構造化、コーパス整備、学習データの品質確認。多段文書画像認識の実装キットを提供します。
02
モデル学習
継続事前学習、ファインチューニング、計算資源に応じた学習構成を研究開発中。対象モデルと検証範囲を相談のうえで進めます。
03
評価・改善
評価データ作成、失敗分析、再評価をつなげます。評価データ作成スクリプトとサンプルを、実装・導入ガイドとともに提供します。
学習と評価を支える関連技術。
文書認識、RAG、エージェントの実装資産も提供しています。検索やツール実行を伴う検証への適用範囲は、個別に確認します。
先端技術実装キット
先端技術知見を自社資産に組み込み差別化
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モデル学習技術の検証支援
世界トップクラスの大規模モデル学習を独自の手動分散手法で検証支援
データセット作成
クリーンなデータを作成
