Forcesteed Robotics、Llama 3.2 70Bの完全学習に成功しAI開発に革命を

画期的なAI開発の進化

最近、Forcesteed Roboticsが進めるAI技術が大きな注目を集めています。最新の成果として、同社はLlama 3.2 70Bの「完全学習」、つまりフルパラメータファインチューニングに成功しました。この技術革新は、中小企業やスタートアップ、教育機関にとって、AI開発の裾野を広げる画期的なものです。

新たな学習基盤の誕生

Forcesteed Roboticsは、台湾の先端AIハードウェア企業Spingence Inc.（スピンジェンス社）と協力し、AI SSDキャッシュを搭載した学習特化型GPUサーバ「Edgestar」を用いることで、これまで数千万円かかっていたフルパラメータ学習のコストを大幅に削減しました。有用性の高い技術をより多くのプレイヤーに届けることで、AI分野の発展を促進しています。

GPU時代の終わり

従来のクラウドベースのGPU環境は、巨額の投資を必要とし、そのためフルパラメータ学習は大手企業に限られていました。しかし、Edgestarを用いた現場導入が可能になったことで、費用対効果の高いAI開発が実現しました。この技術によって、AI学習はもはや一部の企業だけのものではなく、誰でも利用できる時代が訪れました。

優れた性能の背後にある技術

Edgestarは、単なるGPUサーバではなく、深層学習向けに特化した構成が特徴です。PHISON社が提供するAI SSDキャッシュを搭載しており、これによりデータ入出力のボトルネックを克服し、従来の学習手法では難しかったフルパラメータ学習が高速で実行可能になりました。これにより、AI応用の幅が飛躍的に広がります。

次世代AIの可能性

この新しい環境は、言語モデル（LLM）だけでなく、画像を含む統合解析を行うVision-Language Model（VLM）にも対応しており、様々な現場での応用が期待されています。例えば、ロボティクスや自動運転、製造業など、リアルタイムでのAI判断が求められる業界において、Forcesteed Roboticsは新しい技術を提供することが可能です。

AI開発の未来を切り開く

近年、生成AIが注目を集めていますが、一般的なモデルには限界があります。例えば、医療や法律、製造などの専門的な分野においては、固有の言語やデータの深い理解が必要です。このような場面でフルパラメータ学習は不可欠です。

フルパラメータ学習の意義

Forcesteed RoboticsによるEdgestarを使ったフルパラメータ学習は、これまで高額なインフラストラクチャが必要だったAI開発の常識を覆すものです。自前のAI開発環境が不要なため、誰もがAIの構築にアクセスできるようになりました。

コメント：Forcesteed Robotics CEO&CTO 大澤弘幸

「AIを“使う”だけでなく、“作る”ことを身近にしたいと考えております。自前のAI開発環境があれば、誰もが自分の業務に最適なAIを構築できる。新たなAIの可能性を広げていきます。」

社会課題解決への取り組み

Forcesteed Roboticsは、自律型ロボットに関する先端技術を用いて、労働力不足の解消に寄与するべく開発に注力しています。複数の大手企業と連携し、次世代の知能化ロボットを開発するための研究に取り組んでいます。これにより、AIとロボティクスの融合による新たな可能性を追求しており、社会的価値の創出に貢献する方針です。