2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless(シームレス)を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第41回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 言語モデルの計算を最大50%高速にする「MoD」をGoogleが開発 「画像生成AIのモデルサイズを大きくすればいいとは限らない」をGoogleなどが実証 ピクセルを1つずつ予測するのではなく、画像を粗い解像度から徐々に高解像度へと生成する、高速かつ高品質な画像生成AI「VAR」 パラメータ効率の高いファインチューニング手法「ReFT」をスタンフォード大学などが開発 GPT-4超えの精度でスマートフォンに導入できる20億パラメータを持つオンデバイスAIモデル「Octopus v2」をスタ
![GPT-4超え精度でスマホ上実行できるオンデバイス生成AI「Octopus v2」、Google「生成AIは大きければいいってものではない」など重要論文5本を解説(生成AIウィークリー) | テクノエッジ TechnoEdge](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f2201a38e603cff5723ba012b8498ee06c99fee2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.techno-edge.net%2Fimgs%2Fogp_f%2F15330.jpg)