古月研究室へようこそ

博士後期課程1年　喬　立（QIAO, Li）

✓Click here for the English version/英語版はこちら

人工知能は驚くべきスピードで社会のあらゆる分野に浸透しつつあり、スポーツ、産業、文化、さらには芸術創作などの領域でも大きな可能性を示しています。こうした流れに応じて、古月研究室は長年にわたり人工知能のコアアルゴリズム研究に取り組み、機械学習理論の深化、深層モデルの最適化、そして知的システムの多分野への応用に力を注いでいます。近年では、大規模事前学習モデル（Pre-trained Models）の急速な発展、特に大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）の登場に伴い、研究室は研究領域をさらに拡大し、事前学習モデルの微調整手法、知識転移メカニズム、表現学習の内部原理などを積極的に探求しています。これにより、マルチモーダル理解、推論、生成といったタスクにおける性能向上と新しい応用の実現を目指しています。現在、古月研究室の主な研究分野は、強化学習、カーネルマシン、生物情報学、生成モデル、事前学習モデルの微調整、および表現学習などの最先端領域を含み、理論研究と実践的応用を結びつけることで、人工知能アルゴリズムの産業や社会への価値創出を継続的に推進しています。

ゼミの様子

研究環境と設備

研究室には十数台の高性能CPUおよびGPUサーバーが設置されており、各メンバーに十分な計算資源と研究設備を提供しています。深層学習、強化学習、大規模言語モデルの微調整、大規模データ解析など、多様な研究をサポートしています。

研究生活

研究室では毎週水曜日にセミナーを開催しています。メンバーは4つのグループに分かれ、交代で発表と議論を行い、各メンバーは月に少なくとも1回、古月教授から個別指導を受ける機会があります。セミナーでは研究の進捗報告、論文紹介、問題提起など、幅広いテーマが扱われています。研究室の雰囲気は活発でオープンであり、すべてのメンバーの意見やアイデアが尊重されています。

そして、古月教授は学生の生活状況にも配慮し、自主的な成長を尊重するとともに、学業と生活のバランスを大切にしています。学生が学術的な成果を得るだけでなく、日本での生活を充実したものにできるようサポートしています。古月研究室は、機械学習、深層学習、そして事前学習モデルに情熱を持つ研究者や学生の皆さんの参加を心より歓迎し、ともにAI時代の新たな章を切り開いていきます。

ディナーパーティー