「FT-LLM 2026 数学タスク」にて、チームdentakuがオープン部門 1位・総合部門 2位を受賞しました。
チーム dentaku
工藤慧音 (東北大/理研), 日高雅俊 (Machine Learning Solutions), 塩野大輝 (東北大), 鴨田豪 (総研大/国語研), 葉夢宇 (東北大), 高橋良允 (東北大/理研), 青木洋一 (東北大/理研), 矢野一樹 (東北大), 谷口雅弥 (理研/東北大), 伊藤拓海 (東北大/Machine Learning Solutions), 坂口慶祐 (東北大/理研), 鈴木潤 (東北大/理研/NII LLMC)
FT-LLMについて
FT-LLM は、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニング技術とその評価手法に焦点を当てたワークショップで、実応用を見据え、利用目的やドメインに合わせた学習・評価のベストプラクティスを、コンペティションや講演・議論を通じて共有しています。
FT-LLM：https://llm-jp.github.io/tuning-competition/index.html
FT-LLM 2026 数学タスクについて
数学タスクでは、日本の中高数学をテーマに、言語モデルを用いた回答精度の高さを競います。
問題はすべてテキスト形式で、数式にはLaTeXが使用されます。画像を見て解く図形問題は出題されませんが、文章のみで図形的関係が説明される「三角関数」や「ベクトル」などの分野は出題範囲に含まれています。
FT-LLM 2026 数学タスク：https://llm-jp.github.io/tuning-competition/2026/feature.html
画像出所：FT-LLM
