<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>vr_yanagita</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/vr_yanagita/</author_url>
  <blog_title>ビデオリサーチ公式テックブログ</blog_title>
  <blog_url>https://tech.videor.co.jp/</blog_url>
  <categories>
  </categories>
  <description>こんにちは、ビデオリサーチのヤナギタです。 前回のブログ「NVIDIA H100でビデオリサーチのAI研究はさらに活性化！！」でお伝えした通り、ビデオリサーチではNVIDIA GPUのH100を購入し、大規模言語モデル（LLM）研究を推進するためのサーバを設置しました。今回は、そのサーバを使ってLLMのデータ学習基盤を構築し、実際に動作させた際に起きたことと、それを契機として行った、ちょっとした検証のお話をしたいと思います。 大規模モデルの稼働で事件発生？ 私たちの研究チームが現在ベースとして用いているLLMは8Bの大きさのモデルなのですが、ご承知のようにAIの世界は進化が早く、継続的にモデル…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftech.videor.co.jp%2Fentry%2F2025%2F02%2F26%2F100000&quot; title=&quot;NVIDIA H100の稼働音と大規模言語モデルのパラメータ数の相関 - ビデオリサーチ公式テックブログ&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-02-26 10:00:00</published>
  <title>NVIDIA H100の稼働音と大規模言語モデルのパラメータ数の相関</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://tech.videor.co.jp/entry/2025/02/26/100000</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
