NeMo

2025 年 2 月 6 日

NeMo Framework と Megatron-Core の特徴や最新機能を紹介した動畫コンテンツを NVOD で公開

NVIDIA は 2024 年 11 月 12 日に、大規模言語モデル (LLM)…
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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。
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2024 年 12 月 17 日

NeMo Curator を使った日本語テキスト データのドメイン分類

NeMo Curator は、日本のソブリン LLM の構築や更新のためのデータセットを準備するために、日本語をサポートする多言語ドメイン分類器をリリースしました。
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2024 年 12 月 11 日

NVIDIA AI Blueprint でカスタマー サービス向けの AI バーチャル アシスタントを作成する 3 つの構成要素

NIM と NeMo? Retriever を活用したリファレンス アプリケーションである NVIDIA NIM? AI Blueprint を使用して、あらゆる業界のカスタマー サービスを変革しましょう。
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2024 年 11 月 13 日

LLM テクニックの習得: データの前処理

LLM の精度向上におけるデータ品質は重要であり、さまざまなデータ処理手法があります。NeMo Curator を利用して今すぐ課題に対処してみましょう。
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2024 年 11 月 13 日

2D と 3D のデジタル ヒューマン アバターによる AI エージェント インターフェイス オプションの拡張

さまざまなユース ケースに合わせてカスタマイズすることができる、カスタマー サービス向けデジタル ヒューマンの NVIDIA AI Blueprint は、リアルなデジタル ヒューマンの作成を始めるのに最適です。
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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。
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2024 年 11 月 6 日

NVIDIA NeMo による最先端のマルチモーダル生成 AI モデル開発

NeMo Curator を使用した大規模なデータ処理と、Cosmos トークナイザーを使用した高品質なトークン化やビジュアル再構築を備えた、NVIDIA NeMo プラットフォームで、最先端のマルチモーダル生成 AI モデルを構築しましょう。
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2024 年 10 月 16 日

NeMo Guardrails により LLM の脆弱性を防ぐ: 導入編

プログラム可能なガードレールを LLM ベースの対話システムに簡単に追加するための OSS 機能である NeMo Guardrails の詳細や導入方法を解説します。
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2024 年 10 月 16 日

NeMo Guardrails により LLM の脆弱性を防ぐ: ジェイルブレイク防止編

LLM ベースの対話型アプリケーションにガードレールを追加するオープン ソースのツールキット「NeMo Guardrails」の Input Rails を用いたジェイルブレイク防止のチュートリアルを試します。
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2024 年 10 月 9 日

先進的なソブリン AI モデルが、日本のイノベーションとチャンスを解き放つ

東京科學大學と産業技術総合研究所が、Llama 3.1 をベースに、日本特有の言語的/文化的ニーズによりよく応えるように設計された獨自のソブリン AI モデル「Llama 3.1 Swallow」を共同開発しました。
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2024 年 9 月 25 日

高速化された Llama 3.2 をエッジからクラウドへデプロイする

NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームと組み合わせることで、Llama 3.2 は開発者、研究者、企業に、生成 AI のユース ケースを実現するための有益な新機能と最適化を提供します。
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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。
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2024 年 9 月 23 日

Llama-3.1-Nemotron-51B による精度と効率の前進

NVIDIA は、比類のない精度と効率を実現する獨自の言語モデル、Llama 3.1-Nemotron-51B を発表しました。 Meta の Llama-3.1-70B の派生モデルであり、新しい Neural Architecture Search (NAS) アプローチによる、高精度かつ効率的なモデルです。
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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。
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2024 年 6 月 7 日

NVIDIA NIM で LoRA アダプター群をシームレスにデプロイ

LoRA の概要と、LoRA でファインチューニングされたモデルをデプロイする 2 つの方法、また LoRA アダプター群のヘテロジニアスな LoRA デプロイを可能にして、混合バッチ推論リクエストを可能にするためのアプローチについても説明します。
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