ELYZA-LLM-Medの領域特化モデル開発

ELYZA-LLM-Medの領域特化モデル開発｜株式会社ELYZA

共通の医療LLM基盤を作り、個別タスクへ適合させた研究を紹介。

SIP事業で行った日本語医療LLMの研究開発報告。Qwen2.5を継続事前学習した共通モデルに、電子カルテ情報の変換とレセプト確認支援向けの追加学習を施したアプローチを説明する。

学習・共通基盤：複数の医療関連コーパスを使った継続事前学習で、共通の日本語医療モデルを構築。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n55eedc628d70

学習・タスクへの適合：電子カルテの標準化に向けた情報変換と、レセプトの確認修正提案にSFTで適合。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n55eedc628d70

学習・開発工程：タスクごとの要件定義・データ整備の進捗差を考慮し、共通部分を先に学習する設計を説明。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n55eedc628d70

対象：領域特化LLMの研究・開発担当者。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）：2025年7月の研究成果紹介。診断・治療の助言や、臨床での安全性・承認を示す資料ではない。性能は掲載評価条件に依存する。

出典：株式会社ELYZA「国産の日本語版”医療”特化LLM基盤「ELYZA-LLM-Med」を開発しました」／公開・更新情報：2025-07-14／確認日：2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n55eedc628d70

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