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うーん、嬉しい反面、ネーミングセンスが…
国立情報学研究所(NII)@jouhouken
✏️ニュースリリース 約12兆トークンの良質なコーパスで学習した新たな国産LLM「LLM-jp-4 8Bモデル」「LLM-jp-4 32B-A3Bモデル」をオープンソースライセンスで公開 ～一部ベンチマークでGPT-4oやQwen3-8Bを上回る性能を達成～ nii.ac.jp/news/release/2… 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所大規模言語モデル研究開発センター（LLMC）は、同センターが主宰するLLM研究開発コミュニティ「LLM-jp」の活動の中で大規模言語モデル（LLM）のフルスクラッチ学習を実施し、約86億パラメータの「LLM-jp-4 8Bモデル」と約320億パラメータのMoEモデル「LLM-jp-4 32B-A3Bモデル」をオープンソースライセンスで一般公開しました。公開モデルの学習では、オープンソースAIの定義（OSAID）に配慮し、第三者も入手可能な良質な学習コーパスの収集・選別・構築を行い、インターネット上の公開データや政府・国会の文書、合成データなどからなる約12兆トークンの学習コーパスを整備・使用しました。公開モデルは最大で約6万5千トークンの入出力まで処理でき、言語モデルの日本語理解能力を測る「日本語 MT-Bench」、英語理解能力を測る「MT-Bench」において、強力な多言語LLMである「GPT-4o」や「Qwen3-8B」を上回る性能を達成しています。 LLMCでは「LLM-jp-4 8Bモデル」とMoEモデル「LLM-jp-4 32B-A3Bモデル」を活用してLLMの透明性・信頼性の確保に向けた研究開発を進めていきます。また、現在、より大規模なパラメータを備えたモデルの開発を進めており、2026年度に順次公開予定です。
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@satori_sz9 OpenAI has way more money from non coders buying ChatGPT subscriptions and then barely using them - anthropic only has users who use it a lot - if the coders use more than they pay to ChatGPT can subsidise it - it’s doing this heavily because anthropic is beating them in coding
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言わなくても分かると思いますが、私も呆れてますよ。Anthropicは開発者の期待を最高効率で裏切ってこれまでの信頼の積み重ねが無に帰しました。方やOpenAIは使用制限をリセットして開発者の信頼を得ました。
さとり@satori_sz9
Anthropicの調査結果に海外ニキは全員キレ散らかしているのに日本は「そっか、/compactを定期的にすれば良いんだ！Opus 1MじゃなくてSonnetを使えばいいんだ！」みたいな牧歌的な人が多くて、そりゃ日本は世界で負けるわなと思いました。 つまり、ほとんど誰もガチで使い込んでないってことだからね。
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脳波データベース「JapanEEG」を公開しました
非侵襲型発話解読BMI研究のためのEEGデータベースです。研究者・開発者の方々など無償でご利用いただけます。
japaneeg.araya.org
※サイトは英語のみの提供となります。
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アオハロ〜🍟
おはようございます！
さて明後日からのスケジュールを後ほどポストしたいと思います。
配信再開するのが楽しみだなぁ😊
そろそろ暖かくなってきたからアイスも食べたくなるね😏
#おはようVtuber
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