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マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250602

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 関連リンク Cerebras beats NVIDIA Blackwell: Llama 4 Maverick Inference このニュースは、AIモデルを使ったサービスの「速さ」、特に「推論速度」に関する重要な進歩を伝えています。推論速度とは、AIに何か指示を与えたときに、どれだけ早く回答や結果を出してくれるかのスピードのことです。この速さは「トークン/秒（TPS）」という単位で測られます。トークンは文章の単語や記号のまとまりのようなもので、TPSは1秒間に生成できるトークンの数を表します。 今回、アメリカのCerebrasという会社が、Metaが開発した大規模AIモデル「Llama 4 Maverick」（400Bというパラメータ数のモデル）の推論速度で、世界記録を達成しました。独立機関であるArtificial Analysisが行ったベンチマークテストによると、Cerebrasは2,522 TPS以上を記録しました。これは、同じテストでNVIDIAの最新GPUである「Blackwell」が記録した1,038 TPSを大きく上回る速度です。他の主要ベンダーと比較しても、Cerebrasが最も速い結果となりました。 なぜ推論速度が速いと良いのでしょうか？最近の高度なAIアプリケーション、例えばAIがプログラムコードを自動で書いたり、複雑な問題を段階的に推論したりするような場合、AIは多くの情報を処理し、長い文章を生成することがあります。このとき推論速度が遅いと、ユーザーは応答を長時間待たされることになり、AIを実用的に使う上で大きな課題となります。速度が速ければ速いほど、AIはスムーズに動き、より快適に利用できるようになります。 Cerebrasの成果の注目すべき点は、この記録的な速さを特別なソフトウェアの最適化に頼らずに達成したこと、そしてそのハードウェアとAPIが既に利用可能であることです。一方、NVIDIAのベンチマーク結果はカスタム最適化によるものであり、一般的に利用できるサービスではまだその速度が出ていない状況も指摘されています。 今回のCerebrasの発表は、大規模AIモデルの性能を向上させる上で重要な「速さ」の面で新たな基準を示したものであり、これからのAI活用の可能性を広げる一歩と言えるでしょう。 引用元: https://www.cerebras.ai/press-release/maverick When Fine-Tuning Actually Makes Sense: A Developers Guide この記事は、LLM（大規模言語モデル）を開発する上で、ファインチューニングがどのような場合に役立つのか、その具体的なメリットと始め方について、開発者向けに解説しています。 AIモデルの能力を引き出すためにプロンプトを工夫することは重要ですが、プロンプトだけでは限界がある場合があります。例えば、出力形式（JSONなど）が安定しない、プロンプトが長くなりすぎてコストや速度が悪化する、モデルに特定の細かいルールや振る舞いを教えたい、といった問題です。このような、プロンプトでは解決しきれない具体的な課題に対して、ファインチューニングは非常に有効な手段となります。 ファインチューニングを行うことには、主に以下のようなメリットがあります。 タスク品質の向上: 特定のタスクに対するモデルの精度や、出力のスタイル、JSONやXMLのような特定のフォーマットを正確に生成する能力を大幅に改善できます。コスト削減と高速化: ファインチューニングにより、同じタスクをより短いプロンプトや、より小さなモデルで実行できるようになります。これにより、推論にかかるコストを抑え、処理速度を向上させることが可能です。小さなモデルは、個人のPCやデバイス上で動かすことも容易になり、データのプライバシー保護にもつながります。ルールやロジックの遵守: モデルに特定の条件に基づいた応答や複雑なルールに従わせる能力を高められます。期待しない振る舞い（バグ）を修正するためにも利用できます。ツール利用の精度向上: モデルが外部ツールを適切に判断し、正確なフォーマットで利用する能力を高めることができます。 ただし、知識の追加を目的とする場合は、ファインチューニングは最適な方法ではありません。最新情報や特定の知識をモデルに参照させたい場合は、RAG（外部情報参照）や、プロンプトに直接コンテキストとして情報を含める方法の方が適しています。 ファインチューニングを始...

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