llm-jp.github.io サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップ	https://llm-jp.github.io

HTMLサイズ

1ページ平均HTML（バイト）	37242.42

内部リンク集計

リンク総数	51

外部リンク集計

リンク総数	1034

メタ情報

meta description平均長	42.56
OGPありページ数	18
Twitterカードありページ数	0

HTML言語分布

キー	割合
ja	78.95%
en	10.53%
ja-jp	5.26%
en-us	5.26%

文字コード分布

キー	割合
utf-8	100.00%

内部リンク分析（Internal）

ユニーク内部リンク数	51
ページあたり内部リンク平均	11.21

内部リンク深さヒストグラム

キー	値
0	18
1	147
2	18
5	14
6	16

内部リンク上位URL

URL	リンク総数
https://llm-jp.github.io/	18
https://llm-jp.github.io/en/	16
https://llm-jp.github.io/ja	15
https://llm-jp.github.io/news/	15
https://llm-jp.github.io/release/	15
https://llm-jp.github.io/resources/	15
https://llm-jp.github.io/blog/	15
https://llm-jp.github.io/members/	15
https://llm-jp.github.io/join/	15
https://llm-jp.github.io/acknowledgment/	15
https://llm-jp.github.io/blog/2025/03/27/moe3.html	3
https://llm-jp.github.io/blog/2025/03/27/license-guideline.html	3
https://llm-jp.github.io/llm/2025/03/26/meeting-17.html	2
https://llm-jp.github.io/awesome-japanese-llm/en/	2
https://llm-jp.github.io/awesome-japanese-llm/fr/	2
https://llm-jp.github.io/en	2
https://llm-jp.github.io/en/news/	2
https://llm-jp.github.io/en/release/	2
https://llm-jp.github.io/en/resources/	2
https://llm-jp.github.io/en/blog/	2

キーワード分析（KeywordMap）

ワードクラウド上位

語	重み
oasst	1
dolly	0.965517
DPO	0.729303
ichikara	0.654461
LLM	0.577505
full	0.551724
instruct3	0.551724
instruct2	0.517241
13B	0.510699
eval	0.50668
llm	0.448952
v1	0.405037
SFT	0.310345
また	0.299375
Bench	0.295563
v2	0.281765
Nemo	0.275862
March	0.2681
日本語	0.264155
では	0.253509
21k	0.241379
GPT	0.232228
AnswerCarefully	0.232228
gpt	0.228934
trl	0.208372
Llama	0.206897
databricks	0.206897
15k	0.206897
LoRA	0.206897
tokenizer	0.206897
Aligner	0.206897
group	0.206897
172B	0.182326
ただし	0.172414
Drop	0.172414
you	0.172414
instruction	0.168893
Instruct	0.156279
コード	0.156279
2B	0.156279
judge	0.156279
nii	0.140882
February	0.140882
を使用しています	0.140882
japanese	0.137931
Encoder	0.137931
rlhf	0.137931
ver2	0.137931
Vicuna	0.137931
Qwen	0.137931

共起語上位

語1	語2	スコア	共起ページ数
dolly	oasst	3.307619	87
ichikara	oasst	3.264925	88
dolly	ichikara	3.215448	86
full	oasst	3.077028	65
full	ichikara	2.986131	64
Aligner	Nemo	2.785212	23
eval	llm	2.73031	89
dolly	full	2.710359	56
Direct	Preference	2.583161	16
Optimization	Preference	2.583161	16
13B	v2	2.580958	54
15k	databricks	2.564724	19
こちらのページ	の活動に興味を持たれた方は	2.555824	16
aya	evol	2.495581	13
tokenizer	ver2	2.464899	16
Language	Models	2.40418	13
7B	8B	2.355981	16
Instruction	Tuning	2.350759	12
Base	の差分の	2.350759	12
Chat	の差分の	2.350759	12
Chat	Vector	2.350759	12
Vector	を加えている	2.350759	12
nlp	waseda	2.350759	12
roberta	waseda	2.350759	12
言語モデルに評価データセットの問題を入力として与えて	評価タスク	2.350759	12
データセット	評価タスク	2.350759	12
データセット	評価指標などの詳細は	2.350759	12
Llama2	評価基準は	2.350759	12
LLMを社会で利活用していく上ではLLMの透明性	信頼性の確保が必要であり	2.350759	12
モデルの高度化に伴い	信頼性の確保が必要であり	2.350759	12
モデルの高度化に伴い	安全性の配慮もより重要となります	2.350759	12
今回のモデルや今後構築するモデルを活用してそれらの研究を進め	安全性の配慮もより重要となります	2.350759	12
corpus	v3	2.350759	12
440M	980M	2.350759	12
Fine	tuning	2.350759	12
Institute	National	2.350759	12
Informatics	Institute	2.350759	12
DeepSpeed	Zero	2.332048	11
AnswerCarefully	Eval	2.284584	18
A100	GPU	2.219421	14
このベンチマークは日本語	を用いて評価を行いました	2.212689	12
Llama2	chat	2.212689	12
chat	の安全性評価にならい	2.212689	12
150M	440M	2.212689	12
nlp	roberta	2.201107	11
Bench	日本語	2.199411	30
Cross	Encoder	2.142867	10
group	representative	2.08241	13
Direct	Optimization	2.074619	12
japanese	roberta	2.069489	11

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