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Blowin’ in the Wild: バラバラに撮影された画像からの4D Gaussian Splattingの開発
はじめに PFN2024 夏季インターンに参加させて頂きました、慶應義塾大学 理工学研究科修士1年の香山楷と申します。 大学ではコンピュータビジョン系の研究室に所属しており、普段は生物の網膜を模した新しいビジョンセンサであるイベントカメラを用いた研究を行っています。 この度は7週間研究開発インターンとして、”Blowin’ in the...
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グループ開発: 自炊の習慣化を支援するアプリ「Meow Menu Maker」
はじめに 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岡本さん、村木さん、木内さんによる寄稿です。 Preferred Networksでは、8/26〜9/20の4週間、2つのテーマでグループ開発インターンを実施しました。 サービス開発を行うテーマでは、多様なバックグラウンドを持つ10名の学生に3つのグループに分かれて参加していただきました。...
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グループ開発: あなたの理想を叶えるコーチアプリ「Task Coach」
はじめに 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相園さん、荒木さん、安藤さん、佐藤さんによる寄稿です。 Preferred Networksでは、8/26〜9/20の4週間、2つのテーマでグループ開発インターンを実施しました。 サービス開発を行うテーマでは、多様なバックグラウンドを持つ10名の学生に3つのグループに分かれて参加していただきました。...
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スピン自由度を考慮したNeural Network Potentialの構築とcDFTを用いたデータセット作成
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畑中さん・沖上さんによる寄稿です。 0. はじめに はじめまして。2024年度夏季インターンシップに参加した東京大学博士課程2年の畑中樹人と沖上和希です。大学では、畑中は物質に対する有効的なスピン模型を第一原理的に構築するという研究、沖上はトポロジカル磁気構造などの特殊なスピン構造が現れるスピン模型を探索するという研究を行っています。...
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AutoSampler：Optunaの最適化アルゴリズムを自動選択する機能を公開
はじめに AutoSamplerは、状況に応じてOptunaに実装されているものの中からSamplerを自動で選択し、解の探索を行います。ユーザは、下記のコード例のようにAutoSamplerを使用するだけで、最適化アルゴリズムの使い分けを意識することなく、Optunaのデフォルトと比較して同等かそれ以上の最適化パフォーマンスを得ることができます。 study =...
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PFNにおけるアクセラレータ間通信の実際
ul, ol, li { margin-bottom: 0; margin-top: 0; } .center { text-align: center; } はじめに エンジニアの上野です。機械学習プラットフォームチームという、PFNの機械学習基盤を開発・運用するチームに所属して、日々基盤の改善や新機能の開発を進めています。...
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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。...
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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)...
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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
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