About
hayabusaは、世界初の早押しクイズ特化型LLM（大規模言語モデル）です。
従来の質問応答システムとは異なり、問題文が完全に読み上げられる前に、キーワードや文脈から答えを推定し、 最適なタイミングでボタンを押す技術を実現しています。
概要
このシステムは、自然言語処理（NLP）と機械学習の技術を組み合わせることで、 リアルタイムでの文脈理解と回答生成を可能にしています。
開発背景
早押しクイズは、問題文が読み上げられている途中で答えを推測し、最も早く正確に回答する競技です。 この特性を活かすため、従来の質問応答システムでは実現困難だった「不完全な情報からの推論」と 「最適なタイミングの判定」を実現する必要がありました。
hayabusaは、この課題に特化したLLMとして開発され、早押しクイズの特性を最大限に活かす システムとして設計されています。
Features
リアルタイム回答推定
問題文が読み上げられている途中でも、キーワードや文脈から答えを推定します。 完全な問題文を待つ必要がなく、早押しクイズの特性を最大限に活かせます。
高精度な文脈理解
自然言語処理の最新技術を活用し、不完全な情報からでも正確な文脈を理解します。 単なるキーワードマッチングではなく、意味的な理解に基づいた推論を行います。
最適なタイミング判定
答えの確信度と問題文の進行状況を分析し、最適なタイミングでボタンを押すタイミングを判定します。 早すぎず、遅すぎない、絶妙なタイミングを実現します。
Technology
技術スタック
最新のLLM技術を基盤とした実装
hayabusaは、最新の大規模言語モデル（LLM）技術を基盤として構築されています。 PyTorchとTransformersライブラリを使用し、自然言語処理の最先端技術を実装しています。
- Python - メイン言語
- PyTorch - 深層学習フレームワーク
- Transformers - トランスフォーマーモデル
- NLP - 自然言語処理技術
アーキテクチャ
モジュール構成による柔軟な設計
システムは、以下の主要コンポーネントで構成されています：
- 文脈理解モジュール: 不完全な問題文から文脈を抽出
- 回答生成モジュール: LLMベースの回答生成
- タイミング判定モジュール: 最適なボタン押下タイミングの判定
- 統合システム: 各モジュールを統合したリアルタイム処理システム
Research
研究テーマ
早押しクイズ特化型AIシステムの開発
この研究は、静岡大学情報学部で行われており、自然言語処理と機械学習の技術を組み合わせることで、 早押しクイズという特殊な環境に最適化されたAIシステムの開発を目指しています。
研究の意義
不完全情報からの推論技術の進展
早押しクイズは、完全な情報が与えられない状況での推論を必要とするため、 従来の質問応答システムとは異なるアプローチが求められます。 hayabusaの開発は、このような不完全情報からの推論技術の進展に貢献しています。
論文
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発表資料
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