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大規模言語モデルの事前学習の効率化をテーマにした論文が「NLP2025」にて優秀賞を受賞
Langsmith創業者の伊藤拓海が共著した論文が、言語処理学会が主催する「言語処理学会第31回年次大会(NLP2025)」において、「優秀賞」を受賞致しました。 モデル拡張によるパラメータ効率的な LLM の事前学習矢野 一樹 (東北大), 伊藤 拓海 (東北大/Langs...
2025/03/14
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