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定義
Fugaku-LLMとは、理化学研究所や東京工業大学など複数機関が共同開発し、GPUを使わずスーパーコンピュータ「富岳」のCPUのみで学習した国産の大規模言語モデルのこと。
Fugaku-LLM (富岳で学習した国産LLM)とは — 詳しく解説
大規模言語モデル(LLM)は一般にGPUクラスタ上で学習されるが、Fugaku-LLMは理化学研究所・東京工業大学・東北大学・富士通・サイバーエージェントなどの産学連携チームが、GPUを一切使わずスーパーコンピュータ「富岳」のCPUのみで学習した点が特徴とされる、パラメータ数130億規模の国産モデルである。学習データに占める日本語比率を高めたことで、公開当初は同規模のオープンモデルの中で日本語ベンチマーク性能が高い部類だったとされる。2026年時点の実運用では、性能面で海外製の主要商用LLMに見劣りする場面が多く、現場での採用は国産・自前運用志向の実証実験や研究目的が中心とされる。従量課金APIのような分かりやすい相場感がある製品ではなく、重みが公開されたオープンモデルであるため、導入時のコストは自社で用意するGPUやクラウド利用料に左右される点が選定時の注意点になる。
Fugaku-LLM (富岳で学習した国産LLM)の使用例
- 国産LLMの学習手法を調べる際に「富岳」でのCPU学習という特殊な事例として言及されることが多い。
- GPU調達に依存しない大規模言語モデル開発の実証例として、国の研究機関のレポートで引用されることがある。
