Galileo AI
ソフトバンクの生成AIは「1兆パラメーター目指す」と宮川社長 “蒸留”して「研ぎ澄まされたLLMに」
ソフトバンク子会社のSB Intuitionsが開発している国産大規模言語モデル（LLM）は、1兆パラメーター超えを目指す──ソフトバンクの宮川潤一社長が2月7日に開催した決算説明会（2024年3月期第3四半期）の中で明らかにした。 同社は2023年10月に国内最大級の生成AI開発向け計算基盤の稼働とLLM開発の開始を発表した。宮川社長によると、開発中のLLMは23年12月末の時点で1300億パラメーターに達し、検証を実施しているという。 当面の目標は「3900億パラメーターの構築。並行してLLMのマルチモーダル化も進める」。文書だけでなく、図表や符号、画像といった入力にも対応したLLMを2024年度中に完成させるという。 さらに「先の話」として、1兆超えのパラメーター数を目指すという。そこから“蒸留”とよばれる、パラメーター数の多いモデルの出力をより小さく軽量なモデルに学習させて計算効率
基礎から学ぶ統計学
本章では、二項検定を学びます。二項検定は、本書で学ぶ統計手法の中では、最も使用頻度が低い手法です。しかし、統計学の入門に最適な学習項目です。理由が3つあります。第一に、高校1～2年で学んだ数学だけで、この手法の原理を完全に理解できます。統計手法はたくさんありますが、唯一この手法だけは、全て手作りの計算で実行できます。第二に、面倒な検定統計量の計算を必要としません。第三に、二項検定には、検定の論理の全てが詰まっています。こうした理由から、読者のお父さんやお母さん、もしくは、お爺ちゃんやお婆ちゃんの世代では、二項検定は、高校の数学の教科書で解説されていました。この「とても分かりやすい」という長所を、活用しない手はありません。本書では、統計学の学習を、二項検定から始めます。本章では、当時の大学入試の頻出問題をさらに簡単にした例題を使って、学びます。… 本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ／予備知識／
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