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. [Mildenhall+ 2020] https://www.matthewtancik.com/nerf - p6. 首里城デジタル復元 https://www.our-shurijo.org/ - p6. [Tesla AI Day 2023] https://www.youtube.com/watch?v=ODSJsviD_SU - p10. [Watercolor by Shibasaki] https://www.youtube.com/watch?v=WWq4PoM9jXw - p16. [日本視覚学会,

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W&Bミートアップで発表しました。

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。