Avenpa

独立系ソフトウェアスタジオ

役に立つソフトウェアと、 私たちだけの小さなAI。

Avenpaは、はっきりした答えが欲しい小さな作業のための実用的なツールを作り、その傍らで独自の小型言語モデル Wren v1 を学習しています。

プロダクト

スタジオが作るソフトウェア。 学習中のモデルがひとつ、公開中のツールサイトがひとつ。

すべてのプロダクト

Wren v1

01 Wren v1 私たちだけの小さな言語モデル。 学習中 02 Avenpa Tool ひとつの仕事を終わらせる小さなツール。 公開中
03 工房で準備中 新しいプロダクトを作っています。発表した時ではなく、実際に使えるようになった時にここにページができます。 近日公開

Wren v1 の中身

小さなモデルを、 隠さずに作ります。

モデルについて聞く

Wren v1 とは何か、何で学習したか、いまどこまで進んでいるか。

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トークン

韓国語と英語の文章を、モデルが読む断片に分けます。

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学習

モデルが多くのトークンを見るほど下がっていく損失曲線です。イメージです。

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規模

学習トークン9億、毎秒約340トークン、CPUスレッド4本。

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学習の実行

CPUコア4つで進める学習で、直前のチェックポイントから再開できます。

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Avenpa Tool の中身

4種類の小さな作業。 どれもタブひとつで完結します。

給与とお金

ツール10個. 手取り給与、退職金、残業代、年末調整まで。年ごとに日付が付き、テストで検証された韓国の労働ルールに沿って計算します。

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日付と時間

ツール8個. 日数、D-day、年齢、分割払いを、平均的な1か月ではなく実際のカレンダーで数えます。

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画像は、お使いの端末で

ツール7個. 写真を1ピクセルもアップロードせずに、リサイズ、結合、伏せ字、圧縮ができます。処理はブラウザが行います。

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数字とテキスト

ツール8個. パーセント、単位比、文字数、QRコード。二度計算するような算数を代わりに引き受けます。

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1.24B

Wren v1 のコーパスのトークン数

900M

今回の学習で使うトークン数

0

使用GPU数

33

tool.avenpa.com で公開中のツール

会社

あえて、小さなスタジオ。 モデルを学習させた人が、自分で説明し、正直に検証し、より良くします。

Avenpaについて

作り方

小さなツールを、高い基準で。

どう検証しているか

ビルド

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01

最初から速い

すべてのページは事前にレンダリングされ、エッジから配信されます。答えが出るまでの間にスピナーはありません。

02

登録は不要

リンクさえあれば誰でもツールを開けます。アカウントが必要なのは、作ったものを保存したいときだけです。

03

数字にはテストがある

料率や基準値はテストで検証され、各ページにどの年のものかを明記します。

小さなモデルの使い道はありますか?

モデルに何をしてほしいか教えてください。スタジオの担当者がお返事します。