Clik here to view.
PFIO のプロファイル機能実装
本記事は、2024 年夏季インターンシッププログラムで勤務された田村敢太さんによる寄稿です。 1. はじめに PFN 2024 夏期国内インターンシップ「JE03. ストレージエンジニア就業体験」に参加させていただいた、大阪大学 M1の田村 敢太です。 普段はSmartNICを用いたネットワーク関連の研究を行っています。...
View ArticleClik here to view.
有限温度系の拡散モデルによる分子構造生成
本記事は、2024年夏季インターンシッププログラムで勤務された樋野健太郎さんによる寄稿です。 有限温度系の拡散モデルによる分子構造生成 はじめに こんにちは！2024年度夏季インターンシップに参加した京都大学の樋野健太郎です。 普段は、テンソルネットワークという道具をつかって量子多体系のシミュレーション手法を開発したりしています。 Preferred Networks (以下、PFN)...
View ArticleClik here to view.
eBPFを用いてPod ごとのインターネットトラフィック量を計測するツールの開発
本記事は、2024年夏季インターンシッププログラムで勤務された俵 遼太さんによる寄稿です。 こんにちは、京都大学 工学部 電気電子工学科3回生の 俵 遼太 (id:walnuts1018) です。 今回、PFN 2024 夏期国内インターンシップに参加し、社内機械学習基盤の開発・運用を行うCluster...
View ArticleClik here to view.
4D Gaussian Splatting Web ViewerとMotion Sequence機能の開発
PFN2024 夏季インターンに参加させていただいた、東京大学 情報理工学系研究科 創造情報学専攻修士 1 年の 渡辺 羽亜人 と申します。大学ではコンピュータ・グラフィックスの研究室に所属しており、複数の画像から3Dビューを再構築する手法の一つである3D Gausssian Splattingの表現力を向上させる研究をしています。 この度、プロジェクトインターンとして、4D Gaussian...
View ArticleClik here to view.
事後学習でPLaMoのコンテキスト長を4倍の16kにしました
大規模言語モデル（以下、LLM）で扱えるトークン数（以下、コンテキスト長）が長ければ長いほど、LLMを利用できる場面は増えます。例えば、以下のような場面です： 本やマニュアルのようなページ数の多い文書 RAG [Lewis+, 2020]（複数のテキストをの入力として、質問応答などのタスクを解く） 往復数の多いチャット...
View ArticleClik here to view.
PLaMo Primeリリースにおける機能改善
Preferred Networksの子会社のPreferred Elementsでは、1,000億（100B）パラメータ規模の国産フルスクラッチLLM「PLaMo-100B」の開発を行い、8月にはPLaMo β版としてトライアル公開をしていました。そして本日、フラッグシップモデルのPLaMo Primeが公開されました。 国産大規模言語モデルPLaMoのフラッグシップモデルPLaMo...
View Article2024年 PFN夏季インターンシップの選考課題公開
Preferred Networks 2024 夏季インターンシップで用いた選考課題を GitHub 上で公開しました。 https://github.com/pfnet/intern-coding-tasks PFN エンジニアの城下です。PFN では毎年、学生の夏季休暇期間にあたる8月から9月の間にインターンシップを行っております。 今年の夏期国内インターンシップの募集要項はこちらです。 PFN...
View ArticleClik here to view.
条件付き拡散モデルを用いた金融時系列の生成
この記事は、金融チームのインターンの吉田凌也さんによる寄稿です。 はじめに こんにちは！2024年度夏季インターンシップに参加させていただきました、東京大学修士1年の吉田凌也です。 今回のインターンシップでは、条件付き拡散モデルを用いた金融時系列の生成に取り組みました。 背景 金融時系列生成の意義...
View ArticleKubernetes scheduler simulatorのリソース同期機能の開発
本記事は、2024年夏季インターンシッププログラムで勤務された上田 蒼一朗さんによる寄稿です。 こんにちは。PFN2024 夏季国内インターンシッププログラム「機械学習プラットフォームエンジニア就業体験 (Kubernetes/インフラ)」に参加していました、京都大学修士1年の上田蒼一朗です。私はPFNの機械学習基盤を開発、運用するCluster Servicesチームで、「Kubernetes...
View ArticleClik here to view.
Company Deck を公開しました
ソフトウェアエンジニアの宮川です。普段はプラント自動運転のチームでシステム開発やマネジメントをしています。Company Deck を公開しましたので、その内容や背景についてお話しできればと思います。 目次 Company Deck の紹介 背景・目的 うらばなし さいごに 1. Company Deck の紹介 まずは、 Company Deck をご覧ください。 この Company Deck...
View Article