家Mianbi Intelligence社の「ForgeTrain」、AIを活用して次世代トレーニングフレームワークを構築：8時間で同レベルに追いつき、2日でそれを上回る
大規模モデルの反復サイクルが数週間に短縮されるにつれ、計算能力の制約や技術的な障壁を克服することが、AI分野における決定的な課題となっています。2026年6月27日、Mingshi Intelligenceは、OpenBMBオープンソースコミュニティおよびAGI BARと共同で、「AI4AI Fermentation Night」と題した詳細なイベントを開催しました。 同イベントでは、Mingshi IntelligenceのAIインフラ部門テクニカルリードである李玉玄氏が、同社独自の生産グレードの事前学習フレームワーク「ForgeTrain」について詳細に説明し、「AIがAIを製造する」というパラダイムシフトの背景にある論理と実践的なブレークスルーを明らかにした。
李玉玄氏は、高品質なインターネットデータや計算能力からの限界収益が減少するにつれ、「データと計算能力を積み上げる」という従来のアプローチは限界に達していると指摘した。 産業革命では「機械が機械を作る」という時代が到来したが、知能革命は今や「AIがAIを作る」方向へと進んでいる。ForgeTrainは、手動で維持管理される汎用ソフトウェアスタックに依存するのではなく、AIを用いて特定のモデルやハードウェアアーキテクチャに合わせた特化型のトレーニングフレームワークをゼロから構築するという一点において、この道筋の正当性を立証している。
性能テストにおいて、ForgeTrainは目覚ましい反復効率を実証した。自動化されたプロセスを通じて、業界をリードするフレームワークであるMegatron-LMの性能に8時間以内に追いつき、1.5～2日以内に一貫してそれを上回り、計算利用率（MFU）を約8％～10％向上させた。 この機能は、MiniCPM4-0.5B/8Bなどのモデルにうまく適用されており、H100やHuawei Ascend NPUを含む様々なハードウェアプラットフォームと互換性があります。
ForgeTrainの成功は、Li Yuxuan氏が「4段階のハーネス最適化プロセス」と呼ぶものに依拠している。 バイナリの一貫性を確保する「アンカー（Anchor）」ステージから始まり、ビット単位の基本関数生成を経て、制約を取り除いた後の「パフォーマンス向上スプリント（Surpass）」ステージに進み、最後に各演算子（オペレーター）を詳細にカスタマイズする「Per-Op」ステージに入ります。 このプロセス全体は、手動による介入を一切必要とせず、完全にAIによって駆動されており、NVIDIAが長年にわたり築き上げてきた技術的優位性を、AIが自動的に解きほぐすことのできる技術的課題へと見事に転換することに成功しています。
このアプローチは「フォージ・エンジニアリング」としてまとめられており、AI時代に向けた新たなエンジニアリングのパラダイムである。李玉玄氏は、将来的には誰もが自分専用のモデルアシスタントをカスタマイズできるようになり、ソフトウェアの風景は劇的な変革を遂げると考えている。
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