支援したプロジェクトの概要

• テスト設計者の工数を減らすために、テスト設計の自動生成を開発しました。

• 複雑なテスト設計プロセスに適応するために1０種類以上のモデルを開発しました。

• 数千万件以上あるテスト設計のデータはそのまま用いることはできないので、EDA・データクレンジングを通して、より良いデータセットを作成する部分から関与しました。

• 案件内で、ソフトウェアテストでのLLMの活用のテーマで人工知能学会のポスターセッションに論文が採択され、当時のSOTAであったGPT-4(当時)を上回る成果を出しました。

プロジェクト技術詳細

• OSSのLLM各種モデル開発

• 独自データでのファインチューニング, 量子化, LoRA

• 多様なプロセスの要件に対応するために複数種類のモデル・手法を利用

• AOAI(GPT系のモデル), 形態素解析, グラフ探索, BERT系モデル, 多数のOSS LLM(Llama系モデル, Qwen等), LGBM, ルールベース