2026年01月24日
## 要約：
マイクロソフトと清華大学の研究チームは、合成データのみで訓練した7Bのコーディングモデルが、より大規模な14Bモデルを性能で上回ることを示しました。 その鍵は、問題の多様性であり、解の数よりも重要であると示唆されています。 これは、AIモデルの訓練において、データサイズよりも多様性が重要であることを示唆する興味深い発見です。
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## 翻訳：
研究者たちは、合成プログラミングタスクのみで訓練されたAIモデルが、より大規模な競合モデルを打ち負かすことができることを示しました。記事「Microsoft-Tsinghua team trains 7B coding model that beats 14B rivals using only synthetic data」は、The Decoderに最初に掲載されました。鍵となる発見は、問題の多様性が、解の数よりも重要であるということです。
[📰 原文はこちら](https://the-decoder.com/microsoft-tsinghua-team-trains-7b-coding-model-that-beats-14b-rivals-using-only-synthetic-data/)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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