FT-LLM 2026 チーム・ビクトリー解法推論パート

Zenn / 3/27/2026

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Key Points

「FT-LLM 2026」チーム・ビクトリーを題材に、解法の“推論パート”に焦点を当てた内容が述べられています。
目的は、特定の設問/状況でFT-LLMをどう推論させて勝ち筋（解法）を作るかにあり、手順や考え方の整理が中心です。
推論の進め方（入力・出力の扱い、推論の組み立て方など）を実装・運用に落としやすい形で扱っていることが示唆されます。
「Zennの記事」として公開されており、読者が再現できるように解法の構成が共有されるタイプの記事です。

はじめに先日、言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）内のワークショップの一部として、コンペティション「大規模言語モデルのファインチューニング技術と評価」が開催されました。 https://llm-jp.github.io/tuning-competition/2026/feature.html このワークショップでは、LLM-jpが開発した "llm-jp-4-8b" というモデルをベースに、数学タスクでの推論能力を向上させる課題と、自由形タスクによる応用事例の拡大を目的とした課題の2種類の課題が課されました（本記事執筆時点では llm-jp-4-8b は未公開）。参加者は...

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