700億パラメータの日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発し、デモを公開しました｜株式会社ELYZA 公式ブログ
Llama 2 70Bの日本語追加学習と推論高速化、評価条件を紹介。
開発元が日本語コーパスによる学習、EC2 Inf2上のデモ、二種類の日本語評価を説明する。
学習・学習の構成：日本語の追加事前学習に続けて、独自の指示データとichikara-instructionを使った事後学習を実施。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n0ea755ca3e7b
学習・推論環境：EC2 Inf2で動くデモにSpeculative Decodingを導入し、応答速度の問題へ対応。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n0ea755ca3e7b
学習・評価条件：Tasks 100ではモデル名を伏せて三人で評価し、MT-Benchは数学・コードの有無を分けて示す。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n0ea755ca3e7b
対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）
確認事項（編集部）：2024年公開時のモデルと比較対象の報告。MT-Benchは単一ターンの設定であり、当時のAPI提供予定を現在の提供状況として扱わない。
出典：株式会社ELYZA 公式ブログ「700億パラメータの日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発し、デモを公開しました」／公開・更新情報：2024-03-12／確認日：2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n0ea755ca3e7b
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