Use Cases

LLMチューニング／アライメント

LLMを実運用に載せるには、事前学習済みの基盤モデルを、指示に従い・安全で・対象ドメインに強いモデルへとチューニングする工程が欠かせません。
APTOは、事後学習（SFT／RLHF・DPOによるアライメント）とタスク特化学習（業界・業務ドメインへの最適化）の両工程を、日本語ネイティブで設計した高品質データと客観的な評価フレームワークで支援します。

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LLM Development Overview基盤モデルを「使えるLLM」に育てる3つの工程

LLMの開発は大きく「事前学習 → 事後学習 → タスク特化学習」の3工程で進みます。事前学習で汎用的な言語能力を得た基盤モデルは、事後学習で「指示に従い安全に対話できる」状態へ整えられ、さらにタスク特化学習で業務・用途に合わせて性能が最大化されます。

APTOは事後学習とタスク特化学習の2工程を、データ設計・品質管理・評価の面から支援します。

高品質なチューニングデータ設計: 指示追従・安全性・ドメイン特化まで、狙った能力を伸ばす学習データを専門家が設計します。

観的な評価フレームワーク: 標準ベンチマーク（AnswerCarefully / SORRY-Bench / M-IFEval / AIME / HealthBench 等）と独立Judgeによるクロス評価で、改善効果を透明性高く検証します。

Human-in-the-Loop の品質管理: 社内AIエンジニア × 業界・領域の専門家が、専門家アサイン → データ作成 → 品質レビュー → モデル評価 → 品質改善のループを回します。

LLM Development Servicesチューニング／アライメントを支える支援メニュー

指示追従の強化
Instruction Tuning／SFT
複数・複雑な指示にも正確に従うSFTデータを設計。指示を構造化メタデータ（指示リスト・指示数）として付与。
- 指示追従データセット
安全性・アライメント
RLHF／DPO
有害発話の抑制と過剰拒否の回避を両立する日本語安全性データ。マルチターンでの安全性劣化にも対応。
- 安全性／マルチターン安全性データセット
ドメイン／タスク特化
業界・業務データで、医療・数学推論など対象領域の性能を最大化。
- 医療／数学推論データセット
評価・ベンチマーク設計
標準ベンチマーク＋独立Judgeによるクロス評価を設計し、改善効果を客観的に検証。
品質管理
Human-in-the-Loop
専門家アサイン → データ作成 → 品質レビュー → モデル評価 → 品質改善。
社内AIエンジニア × 業界・領域の専門家で品質を担保。
多言語対応
日本語ネイティブ設計を軸に、多言語でのチューニングデータ提供に対応。