大規模言語モデル（LLM）を用いたベイズ統計モデリングの自動化 ― 確率的プログラミングと言語モデルの融合

​学習ポイント

1. ​ベイズ統計と確率的プログラミング言語（PPL）の基本的な考え方を理解する

2. ​大規模言語モデル（LLM）の基本構造や最新動向を把握する

3. ​LLMを用いた統計モデル構築やコード生成の自動化に関する最新研究を学ぶ

4. ​理論的な基礎と、実務・研究への応用の両面から、ベイズ推論の今後の展望を考える

​​​詳細概要

​​​本セミナーでは、ベイズ統計モデリングと大規模言語モデル（LLM）を融合した最新のアプローチについて、理論と応用の両面から体系的に学びます。

​まず前半では、ベイズ統計の基本的な考え方と、それを効率的に記述・推論するための確率的プログラミング言語（PPL）の構造を解説します。Stan や PyMC に代表される PPL が、どのようにベイズ推論を支援するかを理解し、その背景にある考え方を整理します。続いて、LLM の仕組みや生成能力を概観し、言語モデルが統計モデリングの自動化にどのような貢献をしているのかを考察します。近年では、自然言語から目的に応じたモデル構造や推論コードを自動生成する取り組みが進んでおり、こうしたモデル記述・推論支援を最新の研究から紹介します。

​中盤では、モデル生成・選択・評価といった統計モデリングのプロセスに対し、言語モデルが果たす新しい役割について整理し、「提案」「批評」「修正」を繰り返す形でモデリングを支援する枠組みを取り上げます。

​最後に、科学的発見支援や実務への応用可能性、および現時点での限界や今後の課題について議論し、ベイズ推論と AI の今後の接点を展望します。

​​​​​​対象者

• ​ベイズ推論や統計モデリングに関心のある研究者・大学院生

• ​大規模言語モデル（LLM）の実務応用に関心のあるエンジニア・データサイエンティスト

• ​統計分析の自動化や効率化に取り組みたい企画・分析部門の実務者

• ​LLM × モデリングの接続に関心を持つ AI・ソフトウェア開発者

​​​​​​講師プロフィール

​須山 敦志（スヤマ アツシ）

​2009 年 東京工業大学情報工学科卒業

​2011 年 東京大学大学院情報工学研究科博士前期課程修了

​国内メーカーの研究職、英国のベンチャー企業の研究職を経て、現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事。講演会やSNS、ブログ、ラジオなどを通して人工知能やデータサイエンスの理論、実応用に関する情報を発信中。

​著書：『ベイズ推論による機械学習入門』、『ベイズ深層学習』（共に講談社）など

​X (Twitter) ID:@sammy suyama

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