Posts by Masaya Ogushi
Generative AI
2026 年 2 月 6 日
マルチ LLM 対応の NVIDIA NIM による合成データ SFT (Seed あり / なし) の効果分析
マルチ LLM 対応の NVIDIA NIM を用いた SFT 済みモデルのデプロイ方法、日本語常識推論タスクの評価手法、合成データ SFT の効果比較について解説します。
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Generative AI
2026 年 2 月 6 日
NVIDIA NeMo RL を用いた合成データによる Supervised Fine-Tuning (SFT)
高品質な合成データを用い、 NeMo RL による Supervised Fine-Tuning (SFT) を行うことで、 小規模モデルの日本語常識推論性能を改善する方法を解説します。
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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。
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Generative AI
2025 年 8 月 29 日
NeMo Curator を使った日本語データのキュレーション - モデルベース編
NeMo Curator を使用したモデルベースのテキスト データの品質を簡単に向上するアプローチを、ステップバイステップでご紹介します。
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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。
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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。
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