何が起きたか
Preferred Networksが11月9日、金融特化型SLM「PLaMo 3.0 Fin」をHugging Faceでオープンウェイトモデルとして公開した。
なぜ重要か
金融機関の実務利用を想定し、機密性の高い環境でも導入できる点が特徴である。オープンウェイトで公開されたことで、金融分野のAI活用を検討する企業が自社環境で試せる選択肢となる。
注目点
事後学習では、同社開発AI半導体「MN-Core 2」を搭載した計算基盤PFCPで指示追従学習を実施した。
誰に効くか金融機関の情報システム部門やAI導入担当者は、セキュリティ要件の厳しい環境でも利用できる選択肢を得る。オープンウェイトのため、自社での検証やカスタマイズを検討する動きが出るとみられる。
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Preferred Networksは国産生成AI基盤モデル「PLaMo」を展開してきた。今回のPLaMo 3.0 Finは、その基盤を金融機関の実務利用に合わせて特化させた小規模言語モデルである。金融機関はセキュリティ要件が厳しく、クラウドの閉域環境やオンプレミス環境への導入が求められるため、そうした環境に対応した点が実用面での差異になる。
事後学習では指示追従学習を同社の計算基盤PFCPで行い、MN-Core 2に関する深い専門知識を持たない開発者でもコード移植を1週間以内に完了できたという。移植したコードによる学習では、GPUを用いた学習環境と同等の実用的な学習速度を達成したとしており、AI開発においてMN-Core 2がGPUと並ぶ選択肢となりうることを示したとしている。
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