動画要約まとめ
- ・ GoogleDeepMindは拡散モデルをテキスト生成に応用した「GeminiDiffusion」を発表し、理論値で毎秒1479トークンという従来型LLMを大きく超える生成速度を示した。自己回帰型と異なり並列生成が可能で、誤り修正もしやすい点が特徴。実測でも高速性が確認され、チャットや検索、IDE補完を即時応答レベルへ押し上げる可能性を示す。一方で品質検証や学習コストは未成熟で、研究段階ながらLLM設計の新潮流を示した重要な一歩といえる。
- ・ https://gigazine.net/news/20250522-google-gemini-diffusion/
- ・ ******************************************************************
- ・ 【donutAIアカデミア】
- ・ https://www.youtube.com/channel/UCRUjsV6tSVj-KZj1gp9Q3rg
- ・ 【イチゼロライブ】
- ・ https://www.youtube.com/channel/UCy6WKiJb6JFLvmzMakSQ0-A
- ・ 【オールナイトイチゼロ】
- ・ https://www.youtube.com/channel/UC8qkgalLozMQKlzdo1TS2YA
- ・ 【イチゼロシステムポータルサイト】
- ・ http://www.ichizero-system.net/portal/index.html
- ・ ↓ゆうさんのX
- ・ https://twitter.com/wolf_dream
- ・ ↓オールナイトイチゼロのX
- ・ https://twitter.com/M_PRO_DIO
- ・ 【イチゼロシステム公式キャラクターLINEスタンプ】
- ・ ・第1弾：HEY！ごんざれす
- ・ https://store.line.me/stickershop/product/1326632
- ・ ・第2弾：イチゼロシステム
- ・ https://store.line.me/stickershop/product/7341618
- ・ GeminiDiffusion#DeepMind#拡散モデル#生成AI#LLM進化
YouTube - 動画概要欄 -
Google DeepMindは拡散モデルをテキスト生成に応用した「Gemini Diffusion」を発表し、理論値で毎秒1479トークンという従来型LLMを大きく超える生成速度を示した。自己回帰型と異なり並列生成が可能で、誤り修正もしやすい点が特徴。実測でも高速性が確認され、チャットや検索、IDE補完を即時応答レベルへ押し上げる可能性を示す。一方で品質検証や学習コストは未成熟で、研究段階ながらLLM設計の新潮流を示した重要な一歩といえる。
https://gigazine.net/news/20250522-google-gemini-diffusion/
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【donut AI アカデミア】
https://www.youtube.com/channel/UCRUjsV6tSVj-KZj1gp9Q3rg
【イチゼロライブ】
https://www.youtube.com/channel/UCy6WKiJb6JFLvmzMakSQ0-A
【オールナイトイチゼロ】
https://www.youtube.com/channel/UC8qkgalLozMQKlzdo1TS2YA
【イチゼロシステムポータルサイト】
http://www.ichizero-system.net/portal/index.html
↓ゆうさんのX
https://twitter.com/wolf_dream
↓オールナイトイチゼロのX
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【イチゼロシステム公式キャラクターLINEスタンプ 】
・第1弾：HEY！ごんざれす
https://store.line.me/stickershop/product/1326632
・第2弾：イチゼロシステム
https://store.line.me/stickershop/product/7341618
GeminiDiffusion #DeepMind #拡散モデル #生成AI #LLM進化