Daiki Higurashi

日暮大輝は、 NVIDIA のシニアソリューションアーキテクトとして、特に生成 AI 分野において、顧客への技術支援を行っています。 NVIDIA に入社する前は電機メーカーにて電子楽器の組み込み開発に携わった後、 AI スタートアップにて AI/ML を用いた PoC や家庭用ロボットの音声認識、 LLM のプラットフォーム開発などに携わった。現在は NVIDIA NIM や TensorRT-LLM を活用した LLM の推論を中心として、生成 AI ワークロードにおける GPU の活用を推進しています。

Posts by Daiki Higurashi

Conversational AI / NLP 2026 年 8 月 26 日

NVIDIA NIM で日本語対応の Nemotron Voice Agent を構築する

ASR、LLM、TTS に特化した各 NIM を起動し、Nemotron Voice Agent Blueprint で接続する手順をご紹介します。気軽に日本語の音声 AI を試すのに最適なテクニックをご確認ください。 5 MIN READ

Generative AI 2026 年 2 月 6 日

Nemotron-Personas-Japan を用いた NVIDIA NeMo Data Designer による合成データ生成

単なる LLM 合成生成を越え、構造化、検証、再現性、多様性という観点で品質とスケールを両立した合成データフレームワークとして設計された NeMo Data Designer で、Seed データを活用した高品質データ生成方法をご紹介します。 4 MIN READ

Generative AI 2025 年 5 月 29 日

NeMo 2.0 を使った VLM 開発: ファインチューニングから推論、評価

NeMo 2.0 を使用した VLM (Vision Language Model) のファインチューニングから推論、評価までの流れを詳しく解説します。 10 MIN READ

Generative AI 2025 年 1 月 20 日

NeMo Framework で実践する継続事前学習 - 日本語 LLM 編 -

フルスクラッチに比べ、少量のデータでもモデルを新しい言語やタスクに効果的に適応させることができる継続事前学習を実行する方法を、NeMo Framework を使用して解説します。 3 MIN READ

Generative AI 2024 年 11 月 8 日

NeMo Framework で日本語 LLM をファインチューニング - DPO 編 -

NeMo Framework を使用して、日本語の大規模言語モデル (LLM) で、人間の嗜好や価値観に沿うようにモデルを調整するアライメント手法の一つである、DPO (Direct Preference Optimization) を実行する方法を説明します。 4 MIN READ