Blog

フルスクラッチLLM「PLaMo」の事前学習を支える技術

By : Yuta Hirokawa

OptunaHub Benchmarks: 様々なベンチマーク問題を簡単に利用可能な新機能

By : Yoshihiko Ozaki

Announcing Optuna 4.2

By : Masashi Shibata

MN-Core 2におけるDRAM-SRAM間データ転送時間の推測精度向上

By : Tomokazu Higuchi

OptunaにおけるPython free threading (v3.13t)対応状況について

By : Masashi Shibata

より正確ながん情報の提供を目指して：RAGと大規模言語モデルの研究

By : Junichiro Iwasawa

Kubernetes における cgroup v2 での Out-Of-Memory 問題の解決

By : Toru Komatsu

Kubernetes scheduler simulatorのリソース同期機能の開発

By : Toru Komatsu

2024年 PFN夏季インターンシップの選考課題公開

By : Shinya Shiroshita

PLaMo Primeリリースにおける機能改善

By : Kosuke Nakago

事後学習でPLaMoのコンテキスト長を4倍の16kにしました

By : Kento Nozawa

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

By : Sho Shimizu