オープンソースの大規模言語モデル DeepSeek LLM 67B：申請不要で商用利用可能

DeepSeekLLM67B の公開

深度求索は、670億パラメーターの大規模言語モデル「DeepSeekLLM67B」を公開しました。このモデルは完全にオープンソースであり、申請不要で商用利用が可能です。

DeepSeekLLM67Bは、推論、数学、プログラミングにおいて良好な性能を示し、オープンな領域での推論テストでも高い能力を有しています。

深度求索は、70億パラメーターと670億パラメーターの2種類のモデルに加え、トレーニング途中の9個のチェックポイントも公開しています。

詳細は、DeepSeekのHugging Faceページをご覧ください。

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日本のデータ科学者である本田崇人がオープンソースプログラミング言語「Sui」を発表し、大規模言語モデルが生成するコードの正確性を解決することを目指しています。100％の正確性を実現できると主張しています。そのデザインコンセプトは日本の美意識「粋」からインスピレーションを得ており、簡潔さと不要な要素の排除を強調しています。コア原則には、ゼロの文法エラー率を保証することと、変数に数字を使用することが含まれます。

日本データサイエンティストがゼロエラーのプログラミング言語Suiを発表、大規模モデルによるコード作成の正確性100％を主張

日本出身のデータサイエンティストである本田崇人が新しいプログラミング言語Suiを発表しました。その設計思想は「日本の美（粋）」に由来し、極限まで簡素化することを目指しています。この言語は文法エラーを排除し、変数名を数字で置き換えることによって、各行のコードが独立して実行可能になるよう設計されています。これにより、大規模なモデルが生成するコードにおいてよくある文法や名前付けの混乱、文脈依存の問題を解決し、コード生成の質を向上させることを目的としています。

医療AIの新進展！南洋理工大学が初めての電子カルテ処理評価基準を発表

南洋理工大学が開発したEHRStructは、大規模言語モデルの電子カルテ処理能力を包括的に評価する初のベンチマークです。11の核心タスクと2200サンプルで医療データの理解・情報抽出を測定し、医療AIの発展を促進します。....

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