PFN、金融特化の小規模AI「PLaMo 3.0 Fin」 GPU1枚から動作

Preferred Networks(PFN)は、金融機関での実務利用を想定した金融特化型の小規模言語モデル「PLaMo 3.0 Fin」を、Hugging Faceでオープンウェイトモデルとして公開した。クラウドの閉域環境やオンプレミス環境への導入に対応し、商用利用も可能。

PLaMo 3.0 Finは、情報通信研究機構(NICT)との共同研究で得られた事前学習モデル「PLaMo 3 NICT」を基盤に、日本を中心とした金融分野のデータで追加学習したモデル。段階的に考えて回答する「Reasoning」機能を搭載し、推論過程を日本語で出力することで、回答の根拠を確認しやすくした。

Web検索や計算、社内データベース参照などの外部ツール呼び出しにも対応。小型モデルのためGPU1枚から運用でき、問い合わせの分類、申込書類からの情報抽出・変換・突合、不正検知、融資先の業況分析などへの組み込みを想定する。

金融機関では大量の処理を要する業務が多く、すべてに大規模言語モデルを使用すると利用コストがかさむ場合がある。また、機密性の高い情報を扱うため閉域環境で効率よく動作することも求められる。PLaMo 3.0 Finはこうしたニーズに対応し、金融業務への活用を目指す。

モデルは、PLaMoコミュニティライセンスに基づき、社内業務での利用や自社製品・サービスへの組み込みなど、ライセンスで定められた範囲で商用利用できる。

また、Reasoning機能や外部ツール利用に向けた指示追従学習には、PFNが自社開発したAI半導体「MN-Core 2」を使用。AI半導体から基盤モデル、金融特化型モデルまで、国産技術を用いて開発した。