dotConf // NEURAL COREAI DEVELOPMENT COMPANYSYS.BOOT 00.00

CASE 32INDUSTRY医療・健康福祉

ファインチューニングによる
医療分野に特化した翻訳AI

LLM

RESULT // HIGHLIGHT

医療対訳データでファインチューニング

医療・治験の対訳データを用いてLLMを追加学習。専門用語の訳出精度を向上

OVERVIEW概要

医療分野の対訳データを教師データとしてLLMに追加学習(ファインチューニング)させ、医療特化型の翻訳AIを構築しました。

INDUSTRY業種
医療・健康福祉
CHALLENGE課題
汎用の翻訳AIでは医学用語や専門的な言いまわしの誤訳が多く、修正に手間がかかっていました。
SOLUTIONソリューション
収集・整備した医療関連の英日対訳データを用いてLLMを追加学習させ、医療ドメインに特化した翻訳モデルを作成しました。
TECH技術
LLM
PERIOD期間
6ヶ月
TEAM体制
PM 1名 / AIエンジニア 2名

RESULT成果

専門用語の訳出精度が向上し、翻訳後の人手による修正工数を削減できました。

医療特有の専門用語が的確に訳出されるようになり、翻訳後の手直し作業が格段に楽になりました。

代表取締役

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