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人気順 5 users 10 users 50 users 500 users 1000 usersNTT、国産の生成AI「tsuzumi」サービス開始--「2027年に売上1000億円」と島田社長
日本電信電話(NTT)は3月25日、独自に開発した大規模言語モデル(LLM)「tsuzumi」の商用提供を企業向けに開始した。代表取締役社長を務める島田明氏は「2027年までに売上1000億円を目指す」と述べた。 tsuzumiは、NTTが2023年11月に発表した国産LLMだ。特徴の1つはモデルを大幅に軽量化した点で、パラメーター数は軽量... 続きを読む
世界を変えた画像生成AI、さらに進化「Stable Diffusion XL(SDXL)」いよいよ正式公開 (1/4)
Stability AIは6月26日、画像生成AIの最新モデル「Stable Diffusion XL」を発表しました(「画像生成AI『Stable Diffusion』最高性能の新モデル『SDXL 0.9』一般的なPCで実行可能」)。パラメーター数がオリジナルのStable Diffusionの9億から23億へと大幅に拡大され、描写力が飛躍的に上昇したモデルです。正式版のSDXL... 続きを読む
Microsoftがたった13億のパラメーターでGPT-3.5超えのHumanEval50.6%をたたき出す「phi-1」を発表
LLaMaやFalconといった小型の大規模言語モデル(LLM)が矢継ぎ早にリリースされる中、Microsoft ResearchのAI研究チームが、プレプリントサーバーのarXivで、Transformerベースのモデル「phi-1」を発表しました。このモデルは、パラメーター数がGPT-3.5の100分の1以下の13億しかないにもかかわらず、テスト用データセット... 続きを読む
GPUメモリが小さくてもパラメーター数が大きい言語モデルをトレーニング可能になる手法「QLoRA」が登場、一体どんな手法なのか?
GPT-1は1億1700万個のパラメーターを持つ言語モデルで、GPT-2では15億、GPT-3では1750億とパラメーター数が増加するにつれて言語モデルの性能が上がってきています。しかしパラメーター数が増加するにつれてトレーニングに必要なデータの数やトレーニング中に使用するメモリの量も増加し、トレーニングのコストが大きく... 続きを読む