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

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

[Seamless]

クラウドなしでスマホ上だけで完結するスマホ自動操作AI「Octopus v2」精度99％遅延0.38秒でGPT-4以上