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NVIDIA NeMo AutoModel を用いたトランスフォーマーファインチューニングの加速化

Hugging Face は、NVIDIA の NeMo AutoModel を活用することで、トランスフォーマーモデルのファインチューニング処理を大幅に高速化する手法を発表した。

研究者が165ドルの低コストで25種の生物のmRNA配列を学習する言語モデルを開発し、遺伝子解析の効率化を実証した。

大規模言語モデルの基盤となるトランスフォーマーアーキテクチャは画像理解やロボット制御など多用途である。自動運転業界もこの潮流に乗っており、ウェイブは10億ドルの資金調達で自律性向け基盤モデル構築を表明した。