日本経済新聞社

汎用LLMでは経済情報の正確性や専門性に課題があり、日本の経済に特化した高品質な言語モデルが求められていた。また、著作権の観点からも自社データのみで学習するモデルの需要があった。

日経新聞・日経産業新聞・日経MJ・日経ヴェリタス・NIKKEI Prime・日経BPなどグループが著作権や使用権を持つ記事のみを使用し、約40年分のデータ（約1兆トークン）で学習。130億パラメータモデルは完全独自アーキテクチャ、700億パラメータモデルはMeta社のLlama 2/3をベースに開発した。

新聞社が保有する40年分の高品質な記事データは、専門特化LLMの学習資源として極めて高い価値を持つ。著作権問題をクリアした自社データモデルの先行事例として注目される。