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NFTWealthCreator
2025-12-09 23:34:53
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ServiceNowの研究チームが新たに発表したApriel-1.6-15B-Thinkerモデルは本当にすごい――15Bパラメータ規模で同等レベルの効果を発揮し、モデルサイズは一気に15分の1に縮小。さらにすごいのは、15%の事前学習データがNVIDIAのドライバによるもので、この計算力最適化のアプローチは注目に値する。
小型モデルで高性能という道が切り拓かれれば、AI計算力市場の構図に大きな影響を与えるはずだ。今はみんな大金をかけてパラメータを積んでいるが、より少ないリソースで同じ仕事ができる方法があれば、間違いなく魅力的だ。
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DecentralizedElder
· 7時間前
15Bで同じ仕事ができるのか?これは本当にすごいな、グラフィックカードメーカーは泣き出すだろうな(笑)
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ShibaMillionairen't
· 12-10 00:06
15倍のボリューム縮小?これが本当に安定して稼働できるなら、ハッシュレートコストが一気に半減だね。
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AirdropHunterXM
· 12-10 00:05
15Bで大規模モデルに匹敵?もし本当に安定して出力できるなら、計算コストが一気に半減するね。
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wagmi_eventually
· 12-10 00:01
15Bで出せるのが正道だよ、やっと誰かがパラメータを積むだけじゃなくなった
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GweiWatcher
· 12-09 23:48
すごい、15倍の体積縮小で同じ効果が出せるなんて、もし本当に実現したら、GPUメーカーは泣くことになるな。
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WhaleWatcher
· 12-09 23:38
15分の1のサイズに縮小してもなお使える、これこそが本当の実力だ。やたらと何十億ものパラメータを誇る見せかけだけのものより、はるかに優れている。
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ServiceNowの研究チームが新たに発表したApriel-1.6-15B-Thinkerモデルは本当にすごい――15Bパラメータ規模で同等レベルの効果を発揮し、モデルサイズは一気に15分の1に縮小。さらにすごいのは、15%の事前学習データがNVIDIAのドライバによるもので、この計算力最適化のアプローチは注目に値する。
小型モデルで高性能という道が切り拓かれれば、AI計算力市場の構図に大きな影響を与えるはずだ。今はみんな大金をかけてパラメータを積んでいるが、より少ないリソースで同じ仕事ができる方法があれば、間違いなく魅力的だ。