NEC於8月開始試驗性提供自主研發的人工智慧（AI）。儘管只限定於部分客戶，但自3月份開始正式研發以來，僅用了5個月就獲得了這一成果。這是NEC透過招聘精通生成式AI研究和商業化的年輕人，並起動AI專用超級計算機獲得的。NEC力爭將生成式AI培育成重點隊形變換領域。
日本國内AI計算中最大規模的超級計算機於3月開始運行，使得LLM的快速開發成爲可能
小山田昌史主任研究員回顧開發生成式AI的經歷時表示：「多年來使用（生成式AI的基礎）大語言模式（LLM）的工作經驗派上了用場。」
小山田年僅34歲，在NEC内屬於年輕員工，但此次擔任了生成式AI專案的負責人。作爲自然語言處理相關的AI研究員，自2020年起他就開始改進美國谷歌開發的語言模式「BERT」，並發表了多篇學術論文，另一方面，在2018年還主動參加業務推進部門積累了經驗。這些在業務開發方面的經驗以及在公司内建立的人際關係，爲生成式AI的開發提供了有力支援。
從2022年11月美國OpenAI發佈了「ChatGPT」之前，小山田先生就已經預見到LLM有可能改變社會商業格局。隨着ChatGPT迅速傳播，小山田先生更加堅定了自己的想法，並積極志願參與公司内生成式AI的自主研發工作。
在AI的核心技術的機器學習領域，從2000年到2022年，NEC在門檻很高的國際學術會議上獲得透過的論文數量爲215篇，位居世界第十，與排名第八的亞馬遜公司和排名第九的中國騰訊控股（Tencent）不相上下。然而，在AI領域的盈利方面，NEC與海外科技公司之間存在一定差距。因此，越來越多的聲音呼籲提拔年輕員工來擔任關鍵職位，最終公司選擇了小山田。
34歲的小山田擔任生成AI開發負責人
此次開發的大語言模式（LLM）在日語方面性能出色。在複雜和長篇文章的閱讀理解方面，其正確率高於國内外公開的其他LLM。性能指數之一的參數數量爲130億，遠遠少於ChatGPT的基石「GPT-3」。將LLM用於普通伺服器，使客戶能夠降低營運成本和電力消耗。
儘管參數數量較少，但透過增加訓練資料的量來提高LLM的性能。借鑑了在AI研究中積累的經驗，爲LLM提供了適用於學習的資料，不僅包括日語，還包括英語和程式設計語言。小山田指出GPT-3擷取的文件換算成單詞數量相當於數千億個詞3000億個令牌，但NEC的LLM學習的資料量是「GPT-3的數倍以上」。
自3月份開始啓用了適用於學習龐大資料不可或缺的AI計算的大規模超級計算機，對於AI的研究提供了強有力的支援。它搭載了來自美國英偉達公司的928個GPU（圖形處理單位），是日本國内AI計算中規模最大的。
在AI領域，人臉識別技術是NEC的強項，但小山田表示：「人臉識別系統的運用和LLM的大規模學習有很多共通之處」。NEC爲印度國民提供的包含面部生物識別在内的身份認證系統等，積累的與AI相關的大規模基礎設施方面的管理經驗也對LLM的快速學習提供了幫助。
爲實施LLM商業化，專案團隊完善了被稱爲「API」的便於外部企業使用的合作機制和定製功能等開發環境。在7月，還成立了一個100人規模的專家團隊，來指導企業如何有效地使用生成式AI。
許多公司都對這個專案寄予了很大的期望。包括日本東日本鐵路公司、日本三井住友銀行、日本積水建房株式會社以及日本早稻田大學等10家日本代表性的組織將首先嚐試這項技術的應用。
NEC的目標是2025年度之前在生成AI相關業務中實施累計銷售額達到500億日元以上。首席數位官（CDO）吉崎敏文表示：「我們將提供高度專業化的生成AI，起動日本市場。」此次的推出試用是否能成爲日本在起步較晚的AI領域的一次反擊，值得大家關注。
日文：大越優樹、《日經產業新聞》、2023/8/30
中文：JST客觀日本編輯部
