LLM 無料枠Google Colab で LLaMA-Factory をやってみた
はじめにGoogle Colabは、ブラウザ上でPythonを実行できる無料のサービスです。これを使って、LLaMA-Factoryを動かしてみましょう。LLaMA-Factoryは、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを容易に...
LLM 
音楽生成 M2UGenのざっくり論文解説
全体ざっくり解説はじめにMLLMsは、テキスト、視覚、オーディオ、3Dなどの多様なモダリティをつなぐ役割を果たしています。これらのモデルは、人間の意図を理解し、画像や音楽などの出力を生成するために使用されていますが、理解と生成を統合する研究...
Docker OSSのプロジェクト管理ソフトウェア「OpenProject」のDockerクイックスタート
はじめにOpenProjectは、オープンソースのプロジェクト管理ソフトウェアです。このガイドでは、Dockerを使用してOpenProjectを簡単にセットアップする方法を説明します。こちらの記事もおすすめ前提条件DockerとDocke...
AI Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～日本語解説まとめ～
はじめに著名な研究機関の専門家7名と、AI技術の最前線で活躍するChatGPTが集い、人工知能（AI）技術の「現在」と「未来」について深い議論を交わした「Perspectives on the State and Future of Dee...
AI Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q6(学問界は困難に直面しているのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
AI Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q5(Transformers は将来の方向性として正しいのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
AI Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q4(ディープラーニングは学術的なベンチマーキングを超えて進化しているのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
AI Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q3(ディープラーニングは解釈可能になるのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
AI Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q2(ディープラーニングの理解について)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
AI Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～アブストラクトの日本語解説～
AbstractGoal機械学習分野における現在の意見と問題点を詳細に記録これらの意見と問題点が時間の経過と共に変化していくかを追跡Plan人工知能が特異点に達するまで、この調査を定期的に実施重要なトピックに関する質問リストを最新の状態に保...