LLMの好むデータで段階的に学ぶカリキュラム（Preference Curriculum: LLMs Should Always Be Pretrained on Their Preferred Data）
田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下からAIの導入を急かされているのですが、最近読んだ論文で「モデルが好むデータで事前学習せよ」という話がありまして、正直ピンと来ておりません。これって要するに何を変えるべきという話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！
LLM
11463多様な能力のバランス学習のための影響度ベース指示チューニングデータ選択の改善（Improving Influence-based Instruction Tuning Data Selection for Balanced Learning of Diverse Capabilities）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。弊社でAI活用を進めるにあたり、この論文の話を聞きましたが、正直ピンと来ていません。要するに何が新しいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず簡単に言うと、この研究は「どの学習データを使うか」を賢く選ぶことで、モデルが複数の
AdaServe: SLOにカスタマイズ可能なLLMサービングと細粒度の推測デコーディング（AdaServe: SLO-Customized LLM Serving with Fine-Grained Speculative Decoding）
田中専務拓海先生、最近部署で『応答の速さと正確さを選べる仕組み』という話が出てまして、うちでも導入できるか知りたいんですが、何をどう変えれば良いのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つにまとめますよ。まずは「どの顧客にどれだけ速く応答すべきか」を個別に決め