LLMOは「Large Language Model Optimization」の略称です。これは、大規模な言語モデルを最適化するための技術や手法を指します。具体的には、モデルの性能を向上させるために、トレーニングデータの選定やアルゴリズムの調整、計算資源の効率的な利用などが含まれます。 目的: モデルの精度を高め、応答速度を向上させること。 手法: 転移学習やファインチューニング、データ拡張などが用いられる。 応用例: チャットボット、翻訳サービス、コンテンツ生成など、さまざまな分野で活用されています。 このように、LLMOはAI技術の進化において重要な役割を果たしています。