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Preferred Networks, Inc. の研究開発情報を投稿します。 #PFN
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    Apr 20, 2021
    スマホ本体に装着した鏡に映った指の動きを前面カメラに認識させ、スマホをVRコントローラーとして使えるようにするシステムを開発しました。詳細は #CHI2021 で発表予定です。フル動画はこちら: youtu.be/fMeDbZRSVAE
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    Dec 3, 2018
    【ブログ】ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」を公開しました。 optuna.org 何ができるものなのかといったところから、Define-by-Run スタイルの API、試行の枝刈り、並列分散最適化などの特徴をブログ記事で解説しています。 research.preferred.jp/2018/12/optuna…
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    optuna.org
    Optuna - A hyperparameter optimization framework
    Optuna is an automatic hyperparameter optimization software framework, particularly designed for machine learning. It features an imperative, define-by-run style user API.
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    Jun 19, 2020
    【リリース】特徴量エンジニアリングのライブラリ xfeat を公開しました。データフレームから特徴量を作成するための各種エンコーダーを実装しています。cuDF を使うことでエンコーダーによっては 10~30 倍の高速化が可能となります。Code: github.com/pfnet-research… Slides: github.com/pfnet-research…
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    Sep 28, 2023
    【発表】PFNが開発した大規模言語モデル(LLM) PLaMo™︎ー13Bをオープンソースで公開しました。また、PLaMoの知見をもとにマルチモーダル基盤モデルを開発・提供する新子会社Preferred Elementsを11月に設立します。10月の #CEATEC2023 ではLLMを使ったデモも出展します。
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    日英2言語対応の大規模言語モデルPLaMo-13Bを研究・商用利用可能なオープンソースソフトウェアライセンスで公開 - 株式会社Preferred Networks
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    Sep 26, 2023
    【ブログ】PFNと神戸大学が共同開発した深層学習向けアクセラレータMN-Core™は計算速度に極振りしており、計算結果を記憶するより計算し直す方が速いという面白い現象が起きます。エンジニアの@shinhが、この現象を利用し再計算で高速化したコンパイラの技術を紹介します。
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    再計算を用いたMN-Core向けコンパイラの最適化 - Preferred Networks Tech Blog
    私がPFNに入ってから知った、もっとも好きな技術トピックの一つである、MN-Core™向け再計算のご紹介をします。再計算(recomputation、remat
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    Jan 22, 2025
    【ブログ】次期大規模言語モデルPLaMo 2のトークナイザについてのブログ記事を公開しました。既存のものと異なり句読点や複数単語を含む語彙を持つなどの工夫でトークン効率が大幅に向上し、LLM向けとしては日本語・英語ともに世界最高水準のトークン効率を達成しました。
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    大規模言語モデル PLaMo 2 のためのトークナイザ性能改善
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    Mar 26, 2024
    【ブログ】Rustによる高速なOptuna実装の試作を開始しました。Rust版実装は大幅な速度改善を可能にするとともに、JavaScriptバインディングやC-API等の提供も容易になります。 開発目的や速度比較結果に関する詳細は、エンジニアの@c_bata_による解説記事をご確認ください。 tech.preferred.jp/ja/blog/protot…
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    Dec 21, 2020
    【ブログ】金融時系列の性質を活用する深層学習モデルを用いた株価予測についてPFN・野村アセットマネジメントで共著論文を執筆し、人工知能の国際学会 #AAAI2021 に採択されました。PFNエンジニアの @imos がこの論文の内容について解説します。
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    [AAAI2021採択論文] 深層学習による株価予測 - Preferred Networks Tech Blog
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    Dec 21, 2020
    【ブログ】仮想的な「トレーダー」の予測手法を仮想的な「会社」が評価しつづける株価予測の手法についてPFN・野村アセットマネジメントで共著論文を執筆し、人工知能の国際学会 #AAMAS2021 に採択されました。PFNエンジニアの @k1ito がこの論文の内容について解説します。
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    [AAMAS2021採択]株価予測のためのアンサンブル・進化計算手法 : Trader-Company法 - Preferred Networks Tech Blog
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    Jun 3, 2020
    【PFN2019インターンブログ】インターンの服部桃子さんによる寄稿です。ニューラルネットワークを記述しているPythonスクリプト中の式の型とshapeを "半"静的に推論する機能の開発に取り組んでいただきました。
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    動的な計算グラフの型とshapeの“半”静的推論 - Preferred Networks Tech Blog
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    Oct 18, 2024
    【講演資料】PFNの海野裕也 @unnonouno が2024/10/15に東大大学院「自然言語処理応用」にゲスト講師として登壇した際の講義「自然言語処理を役立てるのはなぜ難しいのか」の投影資料です。
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    自然言語処理を役立てるのはなぜ難しいのか
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    May 27, 2025
    【ブログ】翻訳特化型LLM「PLaMo翻訳」を公開し、Webから無料で使えるようにしました。従来手法と異なり翻訳ではない文章を主に学習し、広い知識・流暢さを獲得しています。特化型LLMのポテンシャル、PLaMoの強みがわかると思います。 是非普段づかいも含め、お試しください。
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    特化型大規模言語モデル『PLaMo翻訳』を公開しました - Preferred Networks Tech Blog
    『PLaMo翻訳』の開発を行いました。このモデルを公開するとともに、誰でも利用できるデモページも提供しています。今ある翻訳モデルと比べて訳文が流暢で読みやすくなっていると思います。
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    May 12, 2025
    【ブログ】日本医師国家試験でGPT-4o超えの成績を収めた医療特化LLM、Preferred-MedLLM-Qwen-72Bに関する論文をarXivで公開しました。モデルの開発手法および本モデルをベースにしたPreferred-MedLLM-Qwen-72B-Instructについてブログで紹介しています。
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    高い精度と安定した説明生成を両立する日本語医療LLM: Preferred-MedLLM-Qwen-72Bの開発 - Preferred Networks Tech Blog
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    Nov 22, 2023
    【論文】PFNの @asi1024, @xuzijian629 らによる深層学習モデルの学習時の省メモリ化に関する論文が #NeurIPS2023 に採択されました。セグメント木を内部状態に持つ焼きなまし法で、様々な大規模なモデルのメモリを7割以上削減する計算列を高速に求める手法を提案しました。
    openreview.net
    A fast heuristic to optimize time-space tradeoff for large models
    Training large-scale neural networks is heavily constrained by GPU memory. In order to circumvent this limitation, gradient checkpointing, or recomputation is a powerful technique. There is active...
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