Posts by Masaya Ogushi
Generative AI
2026 年 7 月 31 日
NVIDIA NeMo RL ではじめる強化学習 - Gym 編
NVIDIA NeMo RL と NeMo Gym を活用した LLM の強化学習の実践法を解説します。NeMo Gym を用いたマルチ環境での評価および改善から学習時のトラブルシューティングまでを網羅し、開発者が RL を円滑に導入するための知見を共有します。
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Generative AI
2026 年 6 月 24 日
NVIDIA NeMo RL ではじめる強化学習 - Math 編
エージェント型 AI の流れにより、LLM の事後学習における強化学習の重要性が高まっています。この記事では、NVIDIA がオープン ソースとして公開しているマルチモーダル モデル向けの事後学習ライブラリ「NeMo RL」を使用した強化学習について解説します。
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Generative AI
2026 年 3 月 17 日
Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese の推論チュートリアル
NVIDIA DGX Spark、NVIDIA Jetson Thor、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 向けに Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese をデプロイする実装例をご紹介します。
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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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