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セキュリティ
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国産生成AI PLaMoの開発になぜ我々Preferred Networksが取り組むのか、また先日公開したPLaMo 3.0 Prime Betaの開発に向けた事後学習・推論最適化の取り組みについて技術詳細をご紹介します。
AI/ML 基盤での Kubernetes、コンテナの利用が一般化する一方、GPU や MN-Core などの高価な計算資源を効率化するため、異なるユーザを同じ環境に収容するマルチテナント化の需要が高まっている。しかし、これを既存のコンテナ技術で実現する場合、セキュリティ等の新たな課題ももたらす。本講演…
第58回 情報科学若手の会にて行ったスポンサーセッションの資料です。 ストレージエンジニアとしての新卒の仕事内容と、それに絡めてここ数年のストレージハードウェア、サーバー、ネットワークの動向や新技術紹介を行いました。 若手の会ホームページ: https://wakate.org/2025/08/…
PLaMo を人の役に立つ形に Fine-Tuning していく事後学習の全体像と、そこで使われている技術について、データ生成・学習・評価などの各プロセスを掘り下げてご紹介します。 イベントサイト: https://preferred-networks.connpass.com/event/368829/
初心者にもわかりやすく、ChatGPTをはじめとした近年話題のLLM (Large Language Model)の中身について解説します。また、LLMを大規模に学習するだけではなく、LLMを動かして利用すること（推論）が重要になりつつあることを踏まえ、LLMの推論システムのサービングが難しい理由と、そ…
本セッションでは GA が近づいている Kubernetes の新機能の「User Namespace」について説明します。本機能は 2016 年から要望のあったコミュニティ待望の機能です。また、「User Namespace」 を用いた Pod は過去にあったコンテナランタイムの脆弱性の多くに対して有…
PFNの海野裕也が2024/10/15に東大大学院「自然言語処理応用」にゲスト講師として登壇した際の講義資料です。
Cloud Operator Days 2024 クロージングイベントでの発表資料です。 PFN では PLaMo という生成AI基盤モデルを開発しており、100B規模のモデルを運用する際の課題について話しました。
Cloud Native Days Summer 2024での発表のスライドです。 概要 LLMを含む生成AIモデル学習の競争が激化しており、高い計算能力を持つクラスタを早く構築し使い勝手よく提供することがより重要になっています。生成AIのモデル学習向けにさらな…
東京大学大学院 情報理工学系研究科の授業『知能情報論』2024年第10回『三次元再構成』の講義資料です。 1. 三次元再構成とは 2. 3D表現，特にニューラル場 3. ニューラル場の最適化 4. 三次元再構成の学習 5. 発展的な話題 6. まとめ リンク一覧 - p5. [M…
2024年5月8日のHPC研究会で使用したスライドです。 https://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/event/hpc194.html
2024年4月にリリースされた最新の Kubernetes v1.30 や直近実装される機能のなかで私が注目するものを紹介します。 イベントサイト: https://techfeed.io/events/techfeed-experts-night-28
今のLLMを取り巻く状況について紹介します。
大規模言語モデル (LLM) をはじめとする巨大なDNNモデルでは、計算量の削減のためsparseなアーキテクチャが使われることがあります。本講演では、このようなsparseなDNNモデルに対する分散学習の手法について解説します。12/20の
2023年6月14日にみんなのコードが開催した「第2回情報教育の未来を考える”若手”勉強会」でPreferred Networksの西澤勇輝が講演に使用した資料です。
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