モバイルアプリ開発 iPhoneアプリ「Enchanted」でローカルLLMの「Ollama」を使い、Tailscaleで外出先からアクセスしてみよう！
はじめにローカルLLMが話題になっていますね。そんな中、iPhoneアプリの「Enchanted」を使って、ローカルLLMの「Ollama」を手軽に使う方法をご紹介します！さらに、VPNサービスの「Tailscale」を導入すれば、外出先か...
大規模言語モデル
モバイルアプリ開発 
AI・機械学習 Dify v0.6.9 リリースノート
5日前に @takatost がリリースした最新のバージョン v0.6.9 では、ワークフロー機能の強化が行われました。ここではその主なアップデートを詳しくご紹介します。新機能☄️ ワークフローをツールとして公開作成したAIワークフローを再...
AI・機械学習 Chat Vectorで日本語LLMをチャットモデルに改造する方法（GoogleColab付）
はじめに最近、大規模言語モデル（LLM）の開発が急速に進んでいますが、データの制約により、多くのオープンソースLLMの性能は主に英語に限定されています。この問題に対処するため、Chat Vector論文では、簡単なモデルの算術演算を用いて事...
大規模言語モデル Difyで異なったローカルLLMエージェントを使った会話
この記事では、DifyとOllamaを使用してローカルLLMを構築し、複数のLLMエージェントを設定してAIが社会に与える影響について議論を行ってもらいます。前提条件Ollamaをローカル環境で起動しておくこと:起動方法については、こちらを...
大規模言語モデル nekomata-14bモデルのollamaへのインポートと使用方法
前回の記事では、Ollamaを使ってモデルファイルを作成する方法を紹介しました。今回は、その手順に従って日本語の大規模言語モデル「nekomata-14b」をインポートし、実際に使用する方法を解説します。GGUFモデルのダウンロードURLM...
大規模言語モデル Ollama モデルファイル
注意: Modelfile の構文は開発中です。モデルファイルは、Ollamaでモデルを作成・共有するための設計図です。おススメ記事フォーマットModelfile のフォーマット:# コメントINSTRUCTION 引数インストラクション説...
大規模言語モデル DifyとローカルLLMを使用して複数のエージェントを設定して議論する方法
この記事では、DifyとOllamaを使用してローカルLLMを構築し、複数のLLMエージェントを設定してAIが社会に与える影響について議論を行い、その結果を記事として生成する手順について説明します。前提条件Ollamaをローカル環境で起動し...
大規模言語モデル GPTsプロンプトエンジニアリングのためのガイドライン
カスタムGPTを開発する際に、プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを活用することは非常に重要です。このガイドラインでは、カスタムGPTの信頼性と正確性を高めるための手引きを提供します。指示の改善複雑な指示をシンプルにする複数のステ...
自然言語処理 Mistral-7B-Instruct-v0.3 使ってみた
はじめにMistral-7B-Instruct-v0.3は、Mistral-7B-v0.3をベースにインストラクションチューニングを施した大規模言語モデル（LLM）です。自然言語処理タスクにおいて優れた性能を発揮し、簡単に利用できるようデザ...
AI・機械学習 LLM-jp-13Bを ollama で動かしてみた
こんにちは！最近、AIや自然言語処理の分野で「大規模言語モデル（LLM）」という言葉をよく聞くようになりました。LLMは、膨大なテキストデータを学習して高度な言語理解・生成能力を獲得したAIモデルのことです。そんなLLMを手軽に試せるツール...