2022年度第2回計算科学フォーラム

富谷 昭夫

大阪国際工科専門職大学 情報工学科 助教

「格子場の量子論のシミュレーションに向けた機械学習手法の開発」

近年、機械学習が自然科学分野に活発に応用され始めている。
それらは単にデータをニューラルネットに入れて学習するだけではなく、各分野の知見とニューラルネットを組み合わせることで、既存手法だけでは到達できなかった精度を達成している。
この講演では、場の量子論の数値計算に向けた機械学習手法の開発について紹介する。特に対称性や厳密性の観点からどの様なニューラルネットが望まれているか、何が必要かも議論する。

発表資料（PDF:12.3MB）

横田 理央

東京工業大学 学術国際情報センター 教授

「富岳を用いた大規模言語モデルの分散並列学習」

近年GPTなどの大規模言語モデルが身近な場面でも利用される機会が増えており、多岐にわたる産業応用の可能性を秘めている。ただし、そのような大規模言語モデルが学習できるのはGoogle, OpenAI, Metaなどの巨大企業に限定されており、大規模モデルを学習するための独特なノウハウもそれらの企業に専有されている。大規模な分散並列学習には多くの技術の積み重ねが必要であり、この分野で立後れることは我が国の経済安全保障上の重大な懸念点である。本講演では富岳を用いた大規模言語モデルの分散並列学習を行う際の技術的な課題についていくつか紹介する。

発表資料（PDF:4.97MB）