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中国のRednoteがオープンソースモデルで低コストAI競争に参入

この投稿の内容:

  • RedNote(別名Xiaohongshu)は、世界的なAI拡大の中、初の大規模言語モデル「dots.llm1」をオープンソース化した。.
  • 上海を拠点とするソーシャルメディア企業は、TikTok禁止の脅威を受けて米国でのユーザー数が急増したため、さらなる国際展開を計画している。.
  • アリババやディープシークなどの中国のテクノロジー企業は、西側諸国の企業と競争するためにオープンソースのAI開発を加速している。.

中国のソーシャルメディアプラットフォーム「RedNote」(国内では「小紅書」としても知られる)は先週金曜日、初のオープンソース大規模言語モデル(LLM)をリリースした。「dots.llm1」と呼ばれるこの新モデルは、合計1420億個のパラメータを含むが、各レスポンスでアクティブ化されるのは140億個のみとされている。. 

アジアのニュースメディア、サウス・チャイナ・モーニング・ポストによると、このアーキテクチャにより、LLMは OpenAIのChatGPTバランスをとることができるという。

レッドノート社内のヒューメイン・インテリジェンス・ラボは、同社の以前の人工知能チームから発展したLLM(通称「ハイ・ラボ」)を開発しました。レッドノートによると、同社のモデルは中国語理解において他のオープンソースシステムよりも優れており、アリババのQwen2.5-72B-InstructやDeepSeek-V3を凌駕しています。.

事前トレーニングでは合成データは使用されない

RedNoteは、LLMの学習基準を説明する声明を発表しました。市場にある他のモデルとは異なり、同社は事前学習中に合成データは一切使用していないと主張しました。. 

開発者らは、dots.llm1 が 11.2 兆トークンの非合成データでトレーニングされたと主張しているが、RedNote によれば、このアプローチはモデルがより高い忠実度とより信頼性の高い結果を実現するために不可欠だという。.

同社はまた、自社プラットフォーム上で「Diandian」と呼ばれるAIリサーチアシスタントの試験運用を開始した。アプリ内のダイアログボックスから起動するDiandianは、「ディープリサーチ」機能を備えており、RedNoteの自社製モデルの一つを搭載している。ただし、このアシスタントがdots.llm1をベースにしているかどうかは、同社はまだ明らかにしていない。.

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RedNote、LLM立ち上げ後、グローバル展開を拡大

RedNoteのオープンソースAIに関する発表は、同社が中国本土以外では初となる香港オフィスを開設する前日に行われました。新オフィスは、銅鑼湾の商業地区、タイムズスクエアに位置しています。. 

レッドノートの存在は、地元のコンテンツクリエイター、ブランド、組織間の交流を改善し、香港、中国本土、そして世界市場の間で東西の文化交流とコンテンツマーケティングの発展を促進するだろう」と香港投資促進局のアルファ・ラウ局長は先週土曜日の記者会見で記者団に語った。

上海に本社を置くRedNoteは、月間アクティブユーザー数3億人を擁する、中国で最も広く利用されているソーシャルメディアプラットフォームの一つです。同社関係者によると、今回の拡張は、米国におけるTikTokの

中国のAI企業はオープンソース技術を選択

RedNoteは、大規模言語モデルをよりオープンソースAI化する方向に進んでいる中国企業のリストに加わりました。スタートアップ企業DeepSeekがリリースしたような低コストで高性能なモデルの成功を模倣しようとする企業はますます増えています。

今年初め、 DeepSeek はオープンソースの R1 モデルをリリースしました。このモデルは、tronな成果をもたらすことから、いくつかのアプリ ストアでダウンロード数トップを獲得しました。

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テクノロジー大手のアリババ、テンセント、バイトダンスは、AIインフラに多額の投資を行ってきました。例えばアリババは、最新のQwen3埋め込みモデルを含む、Qwenシリーズの一部として複数の新しいLLMをリリースしました。これらのLLMは、コードと言語の取得が可能な100以上の言語をサポートしています。

アリババは、Qwen3モデルが埋め込みシステムと再ランキングシステムにおける効率とパフォーマンスを向上させたと述べた。アリババクラウドの創設者である王建氏は、今年初めの講演で、述べた

ワン氏は、若いイノベーターたちが創造的なアプローチで問題を解決する例として、DeepSeek のようなスタートアップ企業を挙げた。.

ワン氏によると、アリババのZEROSEARCHは、イノベーションが開発コストを大幅に削減できることを実証しているという。5月に発表されたZEROSEARCHは、実際のAPI呼び出しを行わずに、トレーニング中に検索エンジンの動作をシミュレートする設計となっている。同社は、これによりトレーニングコストを最大90%削減できると主張している。.

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