コアベネフィット: Unsplothを使用することで、ユーザーはわずか24時間でカスタムモデルのトレーニングを完了できます。これは、従来の30日間のプロセスに対して圧倒的な時間短縮を実現します。 技術的差別化: 我々の技術は、FA2と比較して30倍のスピード向上を誇っており、正確性の向上は30%にも達します。このような効率的な微調整は、ユーザーが短期間で高品質な結果を得ることを可能にし、プロジェクトの迅速な進行をサポートします。
コアベネフィット: Unsplothのアプローチにより、ユーザーはハードウェアに変更を加えることなく、トレーニングの速度を劇的に向上させることができます。これにより、従来のトレーニングメソッドと比較して、生産性を大幅に上げることが可能になります。 技術的差別化: トレーニングのスピード向上は、手動で重い計算の手順を導出し、GPUカーネルをハンドライティングすることによって実現されます。この革新的なアプローチにより、計算の負担を軽減し、より効率的なトレーニング環境を構築しています。
コアベネフィット: 1つのGPUを使用する場合でも、複数のGPUシステムを利用する場合でも、ユーザーはトレーニングの速度を最適化できます。単一GPUでのトレーニングは10倍速く、複数GPUシステムでは最大30倍速くなります。 技術的差別化: 我々はNVIDIA GPU（Tesla T4からH100まで）に対応しており、AMDおよびIntel GPUに対しても移植が可能です。これにより、ユーザーは各自のハードウェアに合わせた最適なトレーニング環境を構築できます。
コアベネフィット: Unsplothのテクノロジーにより、ユーザーはFA2と比較して90%のメモリ使用量を削減することができます。これにより、大規模なデータセットを扱う際の効率が劇的に向上します。 技術的差別化: 当社の最適化されたアルゴリズムは、メモリの利用効率を最大限に高め、ユーザーが利用できるリソースをより効果的に活用できるようにします。
コアベネフィット: UnsplothはTTS、BERT、FFTなど、豊富な技術をサポートしており、ユーザーの様々なニーズに応じて柔軟に対応します。これにより、特定のビジネスやプロジェクトに最適なソリューションを提供できます。 技術的差別化: 幅広い技術サポートを通じて、ユーザーは異なるシナリオやユースケースに合わせた適切なツールや技術を選択し、更なる革新を推進することが可能となります。