富士通、LLM新アーキテクチャ「PHOTON」開発 GPU効率最大475倍に
富士通は、LLM向け新アーキテクチャ「PHOTON」を開発したと発表した。計算資源の負担を抑え、大規模言語モデルの開発・運用コスト削減を目指す。
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OpenAI、初の独自AIチップ「Jalapeño」公開 LLM推論向けに自社設計
OpenAIがBroadcomと独自AIチップ「Jalapeño」を公開。LLM推論向けアクセラレーターで、ChatGPTの応答処理を効率化する。フルスタック戦略の一環で、導入は2026年末を見込む。
NTT、純国産LLM「tsuzumi 2」発表 図表入り日本語ビジネス文書の読解を強化
NTTはLLM「tsuzumi 2」をアップデートし、日本語のビジネス文書に含まれる図表やグラフ、チャートの読解に対応。数値処理を含む実務向けの論理的思考能力も強化した。
文化庁が日本語コーパス2億語へ拡充 AI開発向け4000万語早期提供へ
文化庁は国立国語研究所の日本語コーパスを拡充し、国内事業者のLLM開発を支えるデータ基盤を整備。現代日本語書き言葉均衡コーパスを2028年度末までに2億語へ拡大し、2025年度補正で4,000万語のテキストデータも整える。
Googleが3種の新技術を発表 LLMのKVキャッシュとメモリ負担を大幅削減
Tom's Hardwareによると、Googleリサーチが3月24日に示したTurboQuant、PolarQuant、QJLは、LLMのKVキャッシュや大規模ベクトル検索のメモリ負担を、学習不要・追加微調整不要でどこまで減らせるかが焦点。速度と精度を保った圧縮が注目されている。
楽天AI3.0に出自の疑念浮上 独自開発かDeepSeek基盤か
3月17日にHugging Faceで公開された楽天の「Rakuten AI 3.0」をめぐり、独自開発かDeepSeek-V3流用か疑惑が浮上。約7000億パラメータの日本語特化LLMで、MoE採用とされ、出自の透明性が焦点となっている。
