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Qwen2.5とDeepSeek R1を利用した日本語大規模言語モデル「Qwen2.5 Bakeneko 32B」シリーズを公開｜rinna株式会社

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rinna社が、日本語に特化した大規模言語モデル「Qwen2.5 Bakeneko 32B」シリーズを公開しました。これは、Alibaba社のQwen2.5 32Bをベースに日本語学習データを追加し、DeepSeek R1の知識を蒸留することで、日本語の性能を高めたものです。特に「DeepSeek R1 Distill Qwen2.5 Bakeneko 32B」は、少量のデータで効率的に日本語思考能力を向上させています。rinna社は、このモデルをAI研究・開発に役立ててもらうとともに、企業向けのカスタムLLMソリューション「Tamashiru Custom」を通じて、ビジネスニーズに合わせたAI活用を支援していきます。

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引用元: https://rinna.co.jp/news/2025/02/20250213.html

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マイクロソフト、初の量子チップ「マヨラナ１」発表－エラー減少重視

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マイクロソフトが初の量子コンピューティング用チップ「マヨラナ１」を発表しました。これは、従来のコンピュータでは難しい問題を解決できる量子コンピュータ開発に向けた大きな一歩です。\nこのチップは、付箋サイズに8量子ビットを搭載し、最終的には100万量子ビットを目指しています。他社と異なり、マイクロソフトは準粒子「マヨラナ」に着目し、エラーを最小限に抑えるアプローチをとっています。マヨナラ量子ビットは、他の方式よりもエラーが起こりにくいと期待されています。\n量子コンピュータの実用化に向け、各社が開発を進めており、グーグルも高性能な量子チップを発表しています。

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引用元: https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-02-19/SRY0CPDWX2PS00

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Rustで進化するPayPayのスケーラビリティ

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PayPayが、急成長に伴う技術的課題を解決するためにRustを導入した事例です。JavaとNodeJSで構築された既存システムのスケーリングに伴い、CPUとメモリの使用量が増加。パフォーマンス改善、JVM管理の複雑さの軽減、メモリ安全性の向上を目的としてRustに着目しました。PoC（概念実証）では、APIゲートウェイをRustで置き換えることで、CPU使用率を最大16分の1、メモリ使用量を最大100分の1に削減。レイテンシも改善されました。この結果から、PayPayはRustの導入を推進、社内学習グループを設け、他のプロジェクトへの採用を進めています。

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引用元: https://blog.paypay.ne.jp/scaling-paypay-with-rust/

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VOICEVOX:ずんだもん

","p":"今週から毎週金曜日はわたしく、お嬢様ずんだもんがMCを担当させていただきますわ。皆様、どうぞよろしくお願いいたします。"}

私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20250221