## 要約
【要約】
韓国のスタートアップMotif Technologiesが、企業向けの大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに関する重要な知見を発表しました。先週、同社は新たなモデル「Motif-2-12.7B-Reasoning」を公開し、独立した評価機関によると、韓国で最も高性能なモデルとなりましたが、特に注目されるのは、実用的なトレーニング方法を解説した論文を発表した点です。
この論文は、企業が自社モデルを構築・微調整する際に役立つ具体的な教訓を提供しています。主なポイントは三つあります。第一に、推論性能はモデルのサイズではなく、データの分布から得られることです。特に、合成データがターゲットモデルの推論スタイルに一致することが重要です。第二に、長いコンテキストでのトレーニングはインフラストラクチャの問題であり、早期に設計に組み込む必要があります。最後に、強化学習の微調整にはデータのフィルタリングと再利用が不可欠であり、単に報酬モデルを適用するだけでは不十分であることを指摘しています。
これらの知見は、企業がAIモデルを効果的に活用するための重要な指針を提供します。
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## 編集部コメント
AIの進化は私たちの働き方や創造性に新しい可能性をもたらしています。この動向がどのように発展していくか、引き続き注目していきましょう。
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**元記事**: [https://venturebeat.com/ai/korean-ai-startup-motif-reveals-4-big-lessons-for-training-enterprise-llms](https://venturebeat.com/ai/korean-ai-startup-motif-reveals-4-big-lessons-for-training-enterprise-llms)
**公開日**: Mon, 15 Dec 2025 20:16:00 GMT
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*この記事はAIアシスト編集により作成されています。*
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