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清华大学特別賞受賞者の顧煜賢がDeepSeekに入社し、大規模モデルの圧縮と効率最適化に注力する。
BlockBeatNews
2026-07-06 08:07:37
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動察 Beatingのモニタリングによると、清華大学コンピュータ科学科の博士課程修了生で、2025年度大学院生特別奨学金受賞者の顧煜賢氏が正式にDeepSeekに加入し、その名前がDeepSeek V4論文の著者リストに掲載された。
顧煜賢氏の研究は主に、大規模モデルの事前学習、モデル圧縮、推論段階における効率最適化に焦点を当てており、Google Scholarでの総被引用数はすでに5000回近くに達している。顧煜賢氏のこれまでの代表作には、大規模モデルの知識蒸留手法MiniLLM（Google、Alibaba、NVIDIAなどのプラットフォームで採用済み）や、ハイブリッドアーキテクチャモデルJet-Nemotronが含まれる。Jet-Nemotronは、H100 GPUで256Kの超長コンテキストを処理する際、生成スループットが従来のフルアテンションモデルと比較して最大53.6倍向上し、複数のベンチマークテストではパラメータ規模の大きい混合専門家モデルを上回った。
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清华大学特別賞受賞者の顧煜賢がDeepSeekに入社し、大規模モデルの圧縮と効率最適化に注力する。
顧煜賢氏の研究は主に、大規模モデルの事前学習、モデル圧縮、推論段階における効率最適化に焦点を当てており、Google Scholarでの総被引用数はすでに5000回近くに達している。顧煜賢氏のこれまでの代表作には、大規模モデルの知識蒸留手法MiniLLM（Google、Alibaba、NVIDIAなどのプラットフォームで採用済み）や、ハイブリッドアーキテクチャモデルJet-Nemotronが含まれる。Jet-Nemotronは、H100 GPUで256Kの超長コンテキストを処理する際、生成スループットが従来のフルアテンションモデルと比較して最大53.6倍向上し、複数のベンチマークテストではパラメータ規模の大きい混合専門家モデルを上回った。