Viettel AIはAIを5倍にスケールさせる手法を習得

人工知能 (AI) があらゆる分野でますます重要な役割を果たすようになるにつれて、AI モデルのスケーリング、つまりパフォーマンスを損なうことなく AI モデルが情報を処理する能力を高めることが大きな課題となっています。

高度なモデル融合技術により、AI 開発者は複数のモデルの長所を組み合わせて、再トレーニングなしで精度を向上させることができます。

CAMExは、Viettel AIとシンガポール国立大学（NUS）が共同研究したAIモデル融合手法です。

この手法は、人工知能分野における主要な権威ある国際会議の1つであるICLR 2025（国際学習表現会議）でViettel AIによって発表される予定です。

Viettel AIの代表者によると、大規模言語モデルの規模が拡大し、トレーニングコストが急速に増加する状況において、この方法は、リソースを過剰に使用したり、処理速度に影響を与えたりすることなく、5倍の規模のモデルを作成するという難しい問題を解決するのに役立ちます。その結果、このモデルは、小さいバージョンと同じ速さでデータを処理できるだけでなく、複雑なタスクを解決する際の精度、表現力、効率も大幅に向上します。

CAMEx は、AI モデルを最大 5 倍まで拡張する新しい AI モデル融合方法です。 （スクリーンショット）

従来の言語モデル融合手法では重要な情報が失われやすく、モデルの精度が低下しますが、CAMEx はこれらの要素を最大限に保持しながら、リソースを節約し、計算コストを削減し、多くの分野でのモデルの適用範囲を拡大します。

Viettel AI研究チームの代表者は、実験結果から、この方法は言語モデル化、テキスト分類、推論など、多くの自然言語処理タスクのパフォーマンスを大幅に向上させる可能性があることが示されていると述べた。画像分類、物体検出、コンテンツモデレーションなどの分野で

ICLR 2025 は、AI とディープラーニングの分野で世界で最も権威のあるイベントの 1 つであり、2025 年 4 月 24 日から 28 日までシンガポールで開催されます。

この会議は、その分野をリードする科学者や専門家によって主催され、Google Research、Meta、Microsoft などの世界の主要なテクノロジー企業が後援しており、技術的なブレークスルーを紹介し、データ サイエンス、音声認識、コンピューター ビジョンなど、多くの分野で AI を実践に適用する先駆的なプロジェクトの出発点として機能します。

（ベトナム+）

出典: https://www.vietnamplus.vn/viettel-ai-lam-chu-phuong-phap-mo-rong-quy-mo-ai-gap-5-lan-post1034451.vnp