イベント内容

DeepSpeed Meetup in Japan

• 日時: 2024/5/23(木) 18:00-
• 場所: 日本マイクロソフト(株) 〒108-0075 東京都港区港南 2-16-3 品川グランドセントラルタワー
  セミナールーム C+D

DeepSpeed は、Microsoft が公開している深層学習を大規模・高速に実行するためのオープンソースソフトウェアです。先日公開した Phi-3 や、BLOOM (1760億パラメータ), Megatron-Turing NLG (5300億パラメータ、発表当時世界最大) を始めとする、多くの大規模言語モデル（LLM）の学習に広く使用されています。 このミートアップでは、すでに DeepSpeed を用いて LLM 学習に取り組んでいる方や、LLM 学習の大規模化や高速化を目的に DeepSpeed の利用を検討している方などを対象に、DeepSpeed チームの主要メンバからの概要紹介、ユーザ企業様からの講演を行います。 また、一連の発表の後、講演者とユーザのネットワークキングのための時間を設ける予定です。

プログラム（予定）

時間	セッションテーマ	登壇者
17:30	受付・開場
18:00	開演
18:00 - 18:30	DeepSpeed 概要紹介 深層学習の大規模化・省リソース化や、高速な推論など、DeepSpeedの主要な機能について、ユースケースと共に紹介します。	■ 田仲正弘, Principal Researcher, DeepSpeed, Microsoft Corporation
18:30 - 19:00	大規模言語モデル: Rakuten-AI-7B 2024年３月に楽天グループ株式会社では大規模言語モデルRakuten-AI-7Bを発表しました。Nejumiリーダーボード上では、同程度のサイズの他モデルに対して、精度が大きく上回っております(+33% from 2nd)。このセッションでは、Rakuten-AI-7Bの開発におけるデータセットの作成と、モデルの学習について説明いたします。 (一部英語での講演になります)	■ 高橋直紀, Senior Machine Learning Engineer, Machine Learning and Deep Learning Engineering Department, 楽天 ■ 王 晨光, Data Scientist, Search Department, 楽天
19:00 - 19:30	マルチモーダル学習ライブラリ「Heron」と自動運転への応用 完全自動運転車の開発を進めるTuringは、マルチモーダルモデルの学習ライブラリHeronを公開・開発しています。VLMモデルの学習方法や評価ベンチマーク、自動運転への応用について紹介します。	■ 山口祐, Director of AI, Turing
19:30 - 20:00	パネルディスカッション 深層学習基盤ソフトウェア開発・運用の最前線 司会: 田仲 正弘, DeepSpeed, Microsoft Corporation パネリスト: ■ 秋葉 拓哉, Research Scientist, Sakana AI ■ 横田 理央, 東京工業大学 教授 ■ 山口 祐, Director of AI, Turing株式会社 ■ 吉藤 尚生, LLM R&D Center 開発責任者, 株式会社フィックスターズ (敬称略)
20:00 - 20:30	ネットワーキング

なお、現地参加の人数の制限のため、参加のご希望に添えない場合はご了承ください。

ネットワーキング

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ご提供いただいた個人情報は、以下の目的にのみ利用いたします。

• イベント開催会場への入館申請手続き
• 参加者を識別できない形式による統計情報の収集

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