特化型大規模言語モデル『PLaMo翻訳』を公開しました
Preferred Networks（以下PFN）とグループ会社のPreferred Elements（以下PFE）では2024年10月から開始したGENIAC 第2期にて、高性能かつ軽量な大規模言語モデル（LLM）の開発を行っています。その中で特化型大規模言語モデルのひとつとして『PLaMo翻訳』の開発を行いました（プレスリリース）。このモデルを PLaMo Community License...
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日常の「モノ」が話し出す未来？ARとAIで生まれる新しいコミュニケーション
ふだん使っているマグカップやトースターに、ふと話しかけてみたくなる。そう思ったことはありませんか。人は無生物に人間のような特徴を見出し、時に愛着を抱くものです。雲の形に顔を見たり、長年使っている道具に特別な個性を感じたり、植物に語りかけたりするのも、そうした心の働きの一端でしょう。この「擬人化」という人が自然に持つ感性に着目し、もし身の回りのモノが顔と個性を持ち、人間や他のモノたちと自由に会話を交わ...
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PLaMo翻訳CLI: ローカル環境での多言語翻訳を実現するコマンドラインツール
先日（2025年5月27日）、Preferred Networksは「PLaMo翻訳」を発表しました。このモデルは、翻訳タスクに特化した大規模言語モデルであり、PLaMo Community License（ライセンス文、解説記事）のもとで一般公開（Hugging...
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PLaMo翻訳を活用したOptuna日本語ドキュメントの生成
先日発表されたPLaMo翻訳は、8Bサイズという比較的小規模のモデルでありながら品質の高い翻訳を可能にします。今回はこのPLaMo翻訳を用いて、弊社が開発を主導するハイパーパラメータ最適化フレームワークOptunaの日本語公式ドキュメントを作成しました。...
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Announcing Optuna 4.4
はじめに ブラックボックス最適化フレームワークOptunaの v4.4をリリースしました。リリースノートをぜひご覧ください！ Optuna v4.4ではOptuna本体への機能追加やバグ修正、ドキュメント・テスト等の改善が実施されただけでなく、Optuna MCPサーバという新たなツールを公開しました。このブログではOptuna v4.4に含まれる各種機能を簡単に紹介します。...
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PLaMo Fin Primeをリリースしました
Preferred Networks (PFN) は、金融知識を強化した大規模言語モデル (LLM) である「PLaMo Fin Prime」をリリースしました。このモデルは、日本語能力の高いPLaMoをベースとして、金融に特化したコーパスを追加学習することで構築が行われており、日本語能力の高さと金融能力の高さを兼ね備えたドメインに特化したモデルとなっています。...
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大規模言語モデルPLaMo 2 31Bを活用した8Bモデル開発
Preferred Networks(以下PFN)グループ会社のPreferred Elements(以下PFE)では2024年10月から2025年4月に実施されたGENIAC 第2期において、最終的に31Bのモデルからpruningと知識蒸留を活用して作った8Bモデルを開発しました。この記事では過去のGENAIC 第2期におけるPLaMo...
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AI Agent自動設計実用化に向けた検討
この記事はエンジニアの鈴木渓太の執筆です。 概要 データ駆動でLLM Agentを開発するAutomated Design of Agentic Systems (ADAS) を提唱する論文の解説を行います 論文の手法をベースにした独自の手法により、高速且つ元論文を超える性能のAgentの開発に成功しました PFNでは引き続きLLM Agentの社会実装や研究開発を進めていきます...
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ユーザの介入による効率的な SfM 再構成結果の修正
本記事は、2024年夏季インターンシッププログラムで勤務された金澤爽太郎さんによる寄稿です。 はじめに PFN 2024 夏期国内インターンシップに参加しました、東京大学大学院 情報理工学研究科 修士 1 年 (参加当時) の金澤爽太郎と申します。 普段は五十嵐研究室でコンピュータビジョンに関する研究をしています。 今回は、Structure-from-Motion (SfM)...
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PLaMo翻訳による英語ベンチマークの翻訳
はじめに Preferred Networks (以下PFN) では、大規模言語モデル (LLM) に関する研究開発を行っています。これまでのブログ記事では、事前学習の状況 やそのための学習データの整備など、LLMを学習するための取り組みを紹介してきました。...
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