Llama-3-ELYZA-JPの日本語追加学習と評価

Llama-3-ELYZA-JPの日本語追加学習と評価｜株式会社ELYZA

Llama 3の日本語化、指示追従の学習、評価と推論高速化を解説。

70Bと8Bの日本語LLMを開発したELYZAの技術紹介。日本語コーパスによる追加事前学習と事後学習、二つの日本語ベンチマーク、Speculative Decodingによる高速化を説明する。

学習・日本語化：日本語コーパスでの追加事前学習と、独自データによるInstruction Tuningを説明。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n360b6084fdbd

学習・評価手法：ELYZA Tasks 100とJapanese MT-Benchの評価条件や、LLMを使う自動評価を紹介。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n360b6084fdbd

学習・高速化：Target ModelとDraft Modelを用いるSpeculative Decodingの実験を紹介。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n360b6084fdbd

対象：LLMの研究開発・推論基盤担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：公開時のモデルと実験条件を扱う記事。性能や提供デモの説明は当時のものとして読み、現在の利用条件はモデルの配布元で確認する。

出典：株式会社ELYZA「「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました」／公開・更新情報：2024-06-26／確認日：2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n360b6084fdbd

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