ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」のベータ版を OSS として公開しました。この記事では、Optuna

株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、開発した130億パラメータの事前学習済み大規模言語モデル PLaMo™-13B（Preferred […]

私がPFNに入ってから知った、もっとも好きな技術トピックの一つである、MN-Core™向け再計算のご紹介をします。再計算(recomputation、remat

人工知能（特に自律エージェントとマルチエージェントシステム）のトップ会議のひとつであるAAMAS 2021に、PFNの伊藤克哉・南賢太郎・今城健太郎と野村アセットマネジメント株式会社の中川慧氏が共同で執筆した株価予測に関する論文がFull paperで採択されました。本記事ではその内容について簡単に紹介したいと思います。

人工知能分野における世界トップクラスの国際会議である AAAI 2021 に採択された金融時系列予測の論文について、深層学習のモデル設計という観点でどのような面白さがあるかに触れつつ、内容について簡単に紹介します。

本記事は、2019年インターンとして勤務した服部桃子さんによる寄稿です。 こんにちは、2019年度PFN夏季インターン生の服部桃子と申します。

総務・ファシリティ担当のやまかつです。初blogなので軽く自己紹介します。4年前にインテリア設計事務所からPreferred Networks

Training large-scale neural networks is heavily constrained by GPU memory. In order to circumvent this limitation, gradient checkpointing, or recomputation is a powerful technique. There is active...

大規模言語モデル (LLM)

PFN 2018夏季インターンシップの選考で用いたコーディング課題を github 上で公開しました。

リサーチャーの南です。機械学習のトップ会議のひとつであるICLR2020に、2019年度PFN夏季インターンのCasey

Introduction to Graph Neural Networks: Basics and Applications - Katsuhiko Ishiguro, PhD - Download as a PDF or view online for free

機械学習を用いた数量ファイナンスをテーマに、個人的に関心のあった Deep Hedging の研究を行いました。デリバティブと呼ばれる金融商品を深層学習を用いてヘッジする Deep Hedging は、ニューラルネットワークの学習が難しいことが課題でした。私たちは、No-Transaction Band ネットワークというネットワーク構造を提案し、学習を 20 倍以上効率化しました。複雑な金...

Preferred Networksでは、9月28日にPLaMo-13Bという大規模な言語モデル (LLM)

Preferred Networksは，2019年にMN-2を稼動させました．MN-2は1024基の NVIDIA V100

本記事は2023年度PFN夏季インターンシップで勤務された仲吉朝洋さんによる寄稿です。 はじめに

この記事は、金融チームエンジニアの今城(@imos)と金融チームリサーチャーの平野(@_mhirano)による寄稿です。 概要

プラント運転における人材不足などの懸念を解消し、産業を持続可能にするために、PFN は ENEOS

Python向けのlinter/formatter設定ツール「pysen」を pypi.org および github.com で一般公開しました。

Automatic design of molecules with specific chemical and biochemical properties is an important process in material informatics and computational drug discovery. In this study, we designed a novel...

本記事は、2023年インターンシップとして勤務した角野祐弥さんによる寄稿です。

An experimental Python package that reimplements AutoGBT using LightGBM and Optuna. - pfnet-research/autogbt-alt

メッセージ 勤務環境 社員インタビュー 募集職種 新卒採用 最先端技術を使った プロダクト群の立ち上げフェーズへ。   私たちPreferred Networks（PFN）は、研究開発で最先端を走り続けると同時 […]

近年様々な分野に対してDeep learningの応用が研究されてきています。

1. はじめに

株式会社 Preferred Networks（以下、PFN）は、Google Colaboratory（以下、colab）を用いた学習教材を作成しました

  2022年2月から4月にかけてkaggle competition Happywhale - Whale and Dolphin

English blog available here. 新材料開発などの分野では、原子レベルのスケールでシミュレーションを行うためにDFTという化学計算手法が使われます。DFT Dispersionとは、そのDFTで得られるエネルギーに対して加える、分散力補正項のことで、これを加えることによりさらに精度良く対象とする系をシミュレーションできることがあります。今回、pytorch実装をしたこ...

Optuna 開発メンバの小嵜 (@smly) です。この記事では Optuna の拡張機能として開発している LightGBM Tuner

概要 大村、谷脇で開発したローカル環境のコード差分をリモートで実行する際に再現性を担保できるコマンドラインツールGit

本記事は、2020年夏のインターンシップに参加された宮本柊吾さんによる寄稿です。 はじめに

本記事は、2023年度PFN夏季インターンシップで勤務された稲葉達郎さんによる寄稿です。 こんにちは，2023年の PFN

材料探索のための汎用原子シミュレータMatlantisのコア技術PFPに関するNature Communications論文解説記事

Preferred Networks エンジニアの坂田です。普段は社内向けの GPU サーバークラスタの運用管理の業務などをやっております。

本記事は、2019年インターンシップとして勤務した新幡 駿さんによる寄稿です。

本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された上原祐輝さんによる寄稿です。 背景 商品の購入数予測は重要

はじめに 2020年11月17日早朝（日本時間）に開催されたSC20のTOP500

Optunaコントリビュータ求む！ - 目次 はじめに Optunaとは Optunaへのプルリクエストの送り方 どんなコード変更を行うか考える 実際に変更を加えてテストする プルリクエストを送る

  本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された坂部圭哉さんによる寄稿です。 はじめに はじめまして，PFN 2023

エンジニアの上野です。Cluster

本記事は、2022年夏季インターンシッププログラムで勤務された早川知志さんによる寄稿です。

本記事は、2021年度PFN夏季インターンシップで勤務した平川雅人さんと畠山智之さんによる寄稿です。 はじめに

この記事は、電気情報通信学会会誌に寄稿した解説記事「Optunaで始めるハイパパラメータ最適化」の転載です。この記事のパワーアップ版ともいえる書籍「Optuna

本記事は、2020年インターンシップで勤務した富田篤弘さんによる寄稿です。 はじめに

本記事は、2022年度PFN夏季インターンシップで勤務された諸戸雄治さんによる寄稿です。 2023年4月21日 追記

本記事は、2020年インターンシップとして勤務した原悠輔さんによる寄稿です。

PFNのリサーチャの齋藤です。今年は色々な仕事に取り組みました。本記事では、日本メディカルAI学会が新しく始める公認資格へ向けたオンライン講義資料について書きま

本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された竹田悠哉さんによる寄稿です。 はじめに

明治大学講演資料「機械学習と自動ハイパーパラメタ最適化」 佐野正太郎 - Download as a PDF or view online for free

* Japanese blog is also written here. We released Chainer Chemistry, a Chainer extension to train and run neural networks for tasks in biology and

Preferred Networks

本記事は、2023年度PFN夏季インターンシップで勤務された野崎愛さんによる寄稿です。 はじめに

PFN2023夏季インターンに参加させていただいた，慶應義塾大学理工学研究科修士1年の和田 唯我（Yuiga Wada）と申します．今回のインターンでは，今年4月にMeta社から公開された基盤モデルSegment Anything Model (SAM)を，三次元の医用画像へと適用するモデルの研究に取り組みました．本ブログでは，当研究の一部をご報告させて頂きます．

PFN は第 56 回 情報科学若手の会を支援しています。今回は PFN のスパコンと一緒に自社運用しているストレージシステムについて、なぜ自社でストレージを運用するのか？使いやすく運用しやすいストレージとしてどんな機能を重視するのか？どのように性能を実現するのか？の視点でストレージ運用の楽しさについてご紹介しました。

創薬の初期段階として、薬の候補となるヒット化合物の探索は重要なプロセスのひとつです。実際のタンパク質と化合物ライブラリーを用いてウェットのスクリーニング実験を行

本記事は、2019年インターンシップとして勤務した長谷川太河さんによる寄稿です。  

We are pleased to announce the release of the third major version of our hyperparameter optimization framework Optuna. Be sure to check out…

新型コロナウイルスのメインプロテアーゼ (紫色)に結合して増殖を阻害する薬剤 (黄色) はじめに 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19)

PFNでは自然言語処理（NLP）による研究開発にも取り組んでいます。 自然言語は人にとって最も身近なインターフェースのうちの一つです。

金融チームリサーチャーの平野(@_mhirano)です。深層学習を用いた数量ファイナンスを中心に研究に取り組んでいます。

Python以外も使いたくないですか？  特にDeepLearning界隈で．

本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された藤井一喜さんによる寄稿です。 はじめに PFN2023

PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健 - Download as a PDF or view online for free

Why Apache Ozone?

本記事は, 2021年度PFN夏季インターンシップで勤務した結城 凌さんによる寄稿です. はじめに

MN-Coreランタイムとは何か MN-Core™コンパイラチームの河田

Preferred Networks 2019 夏季インターンシップの選考で用いたコーディング課題を github 上で公開しました。

リサーチャーの高橋城志（Kuniyuki Takahashi）とエンジニアの米倉健太（Kenta Yonekura）です．

PFNフェローの丸山です。本日、PFNと花王が「仮想人体生成モデル」についての技術発表をしました。私はその構想に深く関わっていたので、その背景や経緯について、お

Preferred Networks 2021 夏季インターンシップで用いた選考課題を GitHub 上で公開しました。

We are excited to announce the release of PyNIF3D - an open-source PyTorch-based library for research on neural implicit functions (NIF)-based 3D geometry

エンジニアの楠本です。深層学習で再計算と呼ばれる手法を使って学習時のメモリ消費を削減する研究や実装に取り組んでいるのでその紹介をしたいと思います。 背景

はじめに

本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された大嶽匡俊さんによる寄稿です。 はじめに

はじめに

本投稿はPFN2022 夏季国内インターンシップに参加された江平智之さんによる寄稿です。 はじめに PFN2022

本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された佐々木司温さんによる寄稿です。 目次 概要 背景 先行研究 再現実験 考察&改善案

20180926 kubeflow-meetup-1-kubeflow-operators-Preferred Networks-Shingo Omura - Download as a PDF or view online for free

本記事は、2020年インターンシップで勤務した高橋芽生さんによる寄稿です。 はじめに 2020年度PFN夏季インターン生の高橋芽生です。

本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された開田亮佑さんによる寄稿です。 はじめに

2023年5月から8月にかけて、Kaggleコンペ Google Research - Identify Contrails to Reduce

本記事は、2023年インターンシップで勤務された羽飼雅也さんによる寄稿です。実装はこちらに公開されています。テーマ内容のスライドは以下にアップロードされています

はじめに Optunaの新しいバージョン3.4では、新たにJupyter Lab拡張とVS

This is the release note of v3.0.0-rc0. This is a release candidate of Optuna V3. We plan to release the major version within a few weeks. Please try this version and report bugs! Highlights Constr...

深層学習の計算は、テンソルと呼ばれる多次元配列で記述されています。MN-Core

Optuna開発メンバの太田（@sile）です。この記事では、Optuna開発時に利用している拙作のkurobakoというツールの紹介をさせていただきます。

背景 弊社Preferred Networksにおいては、「MNシリーズ」