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北京、2025年12月19日 – 大手通信会社の人工知能研究所は、AIモデルを評価するための新たな指標を発表しました。この指標は、規模から効率性へと焦点を移しています。情報容量指標は、モデルの情報圧縮・処理能力を計算コストと比較して測定し、モデルの知能をより詳細に理解することを可能にします。

著名な教授兼科学者の指導の下、研究チームは情報容量を用いて大規模言語モデル（LLM）の「才能」を評価しました。この指標は計算単位あたりの知識密度を測定し、AI Flowフレームワークにおける計算リソースと通信リソースの活用を最適化することを目的としています。

情報容量の導入は、LLMの計算需要が急増している時期に行われます。この指標は、様々なアーキテクチャや規模にわたるモデル効率を一貫して評価することを可能にし、事前学習および展開戦略に影響を与えます。また、より持続可能なAIモデルの開発と、デバイス・エッジ・クラウド・インフラストラクチャ内におけるタスクの動的な割り当てをサポートします。

研究チームは、その研究結果とツールを公開し、大規模モデルの効率性評価における共同の進歩に貢献しています。オープンソースのコードとデータはGitHubとHugging Faceでアクセスでき、この新興分野におけるコミュニティの連携を促進しています。