Atsunori Fujita

藤田 充矩は、NVIDIA のシニア AI ソリューション アーキテクトとして、特に AI/ML 分野において、顧客への技術支援を行っています。NVIDIA に入社する前は、自動車やクラウド、コンサルティング企業にてデータ サイエンティスト、機械學習エンジニアとして働いており、機械學習モデルのプロトタイピングやプロダクション環境へのデプロイに従事していました。現在は、NVIDIA の NeMo に重點を置き、AI/ML 領域のソリューション開発に取り組んでいます。

Posts by Atsunori Fujita

Generative AI 2025 年 1 月 20 日

NeMo Framework で実踐する継続事前學習 - 日本語 LLM 編 -

フルスクラッチに比べ、少量のデータでもモデルを新しい言語やタスクに効果的に適応させることができる継続事前學習を実行する方法を、NeMo Framework を使用して解説します。 3 MIN READ
Generative AI 2024 年 11 月 8 日

NeMo Framework で日本語 LLM をファインチューニング - DPO 編 -

NeMo Framework を使用して、日本語の大規模言語モデル (LLM) で、人間の嗜好や価値観に沿うようにモデルを調整するアライメント手法の一つである、DPO (Direct Preference Optimization) を実行する方法を説明します。 4 MIN READ
Generative AI 2024 年 9 月 25 日

NeMo Curator を使った日本語データのキュレーション

NeMo Curator を使用した、効率的な日本語データセットの構築方法をご紹介します。 7 MIN READ
Generative AI 2024 年 7 月 3 日

NeMo Framework で日本語 LLM をファインチューニング - SFT 編 -

NeMo Framework を使用して、日本語の大規模言語モデル (LLM) の SFT (Supervised Fine-Tuning: ファインチューニングの手法の一種) を実行する方法をご紹介します。 4 MIN READ
Generative AI 2024 年 4 月 26 日

NeMo Retriever を使って Embedding モデルを簡単デプロイ

NeMo Retriever に含まれている NeMo Retriever Embedding Microservice を使用して Embedding モデルを簡単にデプロイする方法を解説します。 3 MIN READ
Generative AI 2023 年 11 月 28 日

NeMo Framework で日本語 LLM をファインチューニング - PEFT 編 -

ご注意: この記事は NeMo Framework のアップデートのため、2024 年 6 月 10 日に大幅に変更を加えました。 3 MIN READ