Japanese Tutorial

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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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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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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2025 年 11 月 18 日

NVIDIA テクノロジを活用した日本語医療音声エージェントの構築による臨床業務負担の軽減

日本の医療従事者がより多くの時間を患者に向き合えるようにする、音声 AI 技術を活用した音声対話エージェントの構築を NVIDIA のソリューションで加速しましょう。
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2025 年 11 月 18 日

NVIDIA NIM と NVIDIA Blueprints で実現する日本語対応対話型エージェントの迅速な構築

NVIDIA NIM マイクロサービスと NVIDIA Blueprints を活用し、日本語環境に対応した Blueprints のカスタマイズを行うための実践的な手順を紹介します。
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2025 年 10 月 24 日

LangGraph と NeMo Agent Toolkit ではじめる ReAct エージェント

AI エージェントの概念を簡潔に解説し、特に「ReAct (Reasoning and Acting) エージェント」に焦点を当てて、その仕組みと実装方法について詳しく説明します。
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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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2025 年 5 月 29 日

Spotlight: NVIDIA NeMo を使用した小型 LLM「ABEJA Qwen2.5-7B Model」学習のための蒸留のパイプライン並列化

本記事は ABEJA、NVIDIA で共同執筆しています。ABEJA にて公開しているブログについてはこちらを参照してください。
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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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2025 年 4 月 18 日

Spotlight: DataStax Langflow で再現する NVIDIA AI Blueprints をマクニカの AI TRY NOW PROGRAM で検証可能に

環境構築や、プログラミングの工数を大幅に削減しつつ、効率良く AI エージェントを構築するソリューションをご紹介します。
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2025 年 3 月 3 日

リランキングモデルによる RAG の日本語検索精度の向上

埋め込みモデルの Llama-3.2-NV-EmbedQA-1B-v2 およびリランキング モデルの Llama-3.2-NV-RerankQA-1B-v2 を利用して、日本語検索精度の高い RAG の構築方法を分かり易く解説します。
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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。
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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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2024 年 10 月 16 日

NeMo Guardrails により LLM の脆弱性を防ぐ: 導入編

プログラム可能なガードレールを LLM ベースの対話システムに簡単に追加するための OSS 機能である NeMo Guardrails の詳細や導入方法を解説します。
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2024 年 10 月 16 日

NeMo Guardrails により LLM の脆弱性を防ぐ: ジェイルブレイク防止編

LLM ベースの対話型アプリケーションにガードレールを追加するオープン ソースのツールキット「NeMo Guardrails」の Input Rails を用いたジェイルブレイク防止のチュートリアルを試します。
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2024 年 9 月 25 日

NeMo Curator を使った日本語データのキュレーション

NeMo Curator を使用した、効率的な日本語データセットの構築方法をご紹介します。
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