Hiroshi Yamato / dropcontrol
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@yamato
音楽とその周辺を繋ぐ研究者／プログラマで音楽家。ギターを小川銀次、市野元彦に、音楽理論、テナーサックスを菊地成孔に師事。IAMASにて三輪眞弘に師事しリズムに関する研究で修了。シグナル・コンポーズ株式会社代表。慶応義塾大学SFC後期博士課程所属。
ALMFは4/28開催のM3春に出展します。 コンピレーションアルバム「背脂 Sea-Bra」参加曲をオープンコール中。 こってりした1曲、お待ちしています。 応募はこちら👇 docs.google.com/forms/d/e/1FAI… #M3春2026 #春よこい #はやくこい #ジャケは制作中のもので予告なくマシマシになる場合がございます
【ROCKET 3】 すべてを圧倒する存在感。 量産バイク最大排気量。 圧倒的なトルク。 その一瞬の加速。 響く鼓動。 すべてが規格外。 ただのバイクではない。 それは、“体感するパワー”。
✏️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。
実は利用されず眠る著作物の価値が再発見でき、著作権者が新たに対価を得るきっかけにつながる仕組みとして注目🔍 2026年度に誕生する新制度「未管理著作物裁定制度」の知られざるメリットなどをシリーズ投稿でご紹介。 第３弾は、「制度活用イメージ 利用希望者編」です↓
ALMFは4/28開催のM3春に出展します。 コンピレーションアルバム「背脂 Sea-Bra」参加曲をオープンコール中。 こってりした1曲、お待ちしています。 応募はこちら👇 docs.google.com/forms/d/e/1FAI… #M3春2026 #春よこい #はやくこい #ジャケは制作中のもので予告なくマシマシになる場合がございます
