世界初 AI ミドルウェア キャッシュ AI
研究・開発RESERCH AND DEVELOPMENT
AIの基礎技術の研究開発
「省力化」と「安全性」
AI開発を省力化 SmallTrain
AI開発の省力化を目指して、汎用的なディープラーニングフレームワークを開発しました。
当社がこれまで開発してきた時系列データ予測や画像認識などの学習済みモデルは、全て同じモデルです。
1つ1つのコード、関数に汎用性を持たせ、あらゆるデータに対応できるように作り上げました。この汎用性の高いモデルに、転移学習という手法でデータを入れ替えて学習し直します。
多様なデータセット（学習のために加工されたデータの集合）で繰り返し学習させているので、新しいデータセットを使う際にも、１から学習させることなく、学習コストを大幅に削減できます。
当社は、この方法で、開発を効率化し、高品質で手頃な価格のAI製品を生み出しています。
この汎用性の高いモデル、SmallTrain（スモールトレイン）をオープンソースにしています。
MITライセンスに準拠しており、安心して商用利用できます。
関数ライブラリを備え、フレームワークとして使えます。
個別データを用い、ユーザ独自の学習済みモデルに転移学習しやすく、次の特徴をもちます。
- 環境構築が不要
- ノーコード（入力層に数行必要な場合はあります）
- 簡易な転移学習を実行するだけ
皆さんに使ってもらい、便利なツールに一緒に育てて欲しいと願ってオープンソースにしています。
詳しくは、SmallTrainのページをご覧ください。VIEW MORE
SmallTrainのオープンソース サイト 
SmallTrain
AIの小型化技術と安全性 キャッシュ AI
ディープラーニング型のAIモデルは、大きいもので100階層ほどのニューラルネットワークの階層構造になっています。その階層構造を小さくすると、計算処理を短縮し、従来は必須とされるGPUがなくても結果が出せます。
しかし、階層を減らすと精度が下がります。
AIの製品化の際、サーバ代が原価の半分以上を占めます。AIの小型化により、製品サービスの原価を下げ、製品サービスの提供価格を下げることができます。
当社は高品質のAI製品サービスを手頃な価格でご提供するために、AIの小型化の研究開発を進め、およそ1/10の小型化に成功しました。
この小型化技術を近年の生成AI/大規模言語モデル(LLM)の課題の解決に転用しています。
- 誤答（ハルシネーション）
- 機密情報を質問し、取得（プロンプト・インジェクション）
キャッシュAIのサイト 
Cache AI
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