最近の日本語特化オープンLLMをつまみ食いする

最近の日本語特化オープンLLMをつまみ食いする｜shi3z

Wikipediaの文章から教師と生徒の会話データを作る課題で、日本語向けオープンLLMを試した記録。自然な文章と、プログラムで読める構造を出す能力の違いを確認できる。

Swallow、ELYZA、Qarasuなどに質問回答の生成を依頼し、入力文章と出力を掲載。文章が崩れる例、引用符の不整合、出力形式のばらつきを示し、生成結果をPythonで読む作業も試している。

学習・評価課題：文章を質問回答形式の会話データへ変換／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/n55e1c542205a

学習・着目点：内容の妥当性と構造化出力の読み込みやすさ／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/n55e1c542205a

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。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）：著者自身もプロンプトやコードの影響を未確定としている。各モデルの入力条件は統一ベンチマークではなく、権利条件も別途確認が必要。

出典：shi3z「最近の日本語特化オープンLLMをつまみ食いする」／公開・更新情報：2024-01-03／確認日：2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/n55e1c542205a

関連ページ