経済産業省 — 半導体・デジタル産業戦略の現状と今後（第13回） p.6
計算資源調達支援の1期目における、各社・各研究機関の成果概要。
タグ: 計算資源, 調達支援, AI開発, 基盤モデル, GPT, VLM, 音声生成, ナレッジグラフ
キーファクト
- 7B: Kotoba Technologiesが7Bの音声基盤モデルを開発 (DX・デジタル)
- 100B: Stockmarkがスクラッチで100Bモデルを開発 (DX・デジタル)
- 100B: Preferred Elementsがスクラッチ開発の100Bモデルで日本語性能GPT-4o超えを達成 (DX・デジタル)
- 200名以上: 松尾・岩澤研究室が200名以上の生成AIエンジニアを育成 (教育)
抽出テキスト
計算資源の調達支援（1期目）の成果概要 ABEJA 既存モデルを活用しGPT-3.5を超える性能を達成 sakana.ai GPT-3.5級の小型で効率的なモデルを開発 NII 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所 National Institute of Informatics スクラッチで国内最大級モデルを開発 Stockmark スクラッチで100Bモデルを開発 90%のハルシネーション抑制に注力 TURING 日本語と画像理解の性能が世界最高レベルのVLMを開発 松尾・岩澤研究室 MATSUO-IWASAWA LAB UTokyo 200名以上の生成AIエンジニアを育成 Preferred Elements スクラッチ開発の100Bモデルで 日本語性能GPT-4o超えを達成 ELYZA 既存モデルをマージしたモデルで 日本語性能GPT-4超えを達成 Kotoba Technologies 日本語音声生成で世界一の性能である 7Bの音声基盤モデルを開発 FUJITSU 世界最高性能のナレッジグラフ技術を 活用した基盤モデルを開発 6
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経産経済産業省2025年5月
半導体・デジタル産業戦略の現状と今後（第13回）p.6/140
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