AI・機械学習 Google ColabでKARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1を動かす方法：初心者向け完全ガイド
はじめにこの記事では、国産LLM（大規模言語モデル）の最新版である「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」をGoogle Colab上で動かす方法を、初心者の方にも分かりやすく解説します。このモデルは、Functio...
AI・機械学習 
AI・機械学習 llama.cppで「Umievo-itr012-Gleipnir-7B」をサーバー起動してELYZA-tasks-100の推論結果をWandBに送信する方法
はじめにこんにちは！今回は、llama.cppを使って「Umievo-itr012-Gleipnir-7B」モデルをサーバーとして起動し、ELYZA-tasks-100の推論結果をWandB（Weights and Biases）に送信する...
AI・機械学習 Claude3.5の新機能！Artifacts：Claudeとの新しい対話方法 – 完全ガイド
はじめにみなさん、こんにちは！今日は、AI技術の世界に革命を起こす新機能「Artifacts（アーティファクツ）」について、わかりやすくお話ししていきます。Claudeという人工知能と、より効果的に協力して作業ができるようになる、とてもワク...
AI・機械学習 GoogleColabで複数のリトリーバーの結果を組み合わせる方法（Fate/stay night編）
はじめに前回の記事「GoogleColabで複数のリトリーバーの結果を組み合わせる方法」では、EnsembleRetrieverを使用して複数のリトリーバーの結果をアンサンブルする基本的な方法について説明しました。本記事では、より応用的な使...
日本語AI llama.cppで「Umievo-itr012-Gleipnir-7B」をサーバー起動する方法(GoogleColab)
はじめに本記事では、純粋なC/C++で実装された言語モデル推論ツールである「llama.cpp」を、Google Colab上でサーバーとして起動し、HTTPリクエストを送信して推論を行う方法を初心者向けに解説します。今回は、4つの強力な日...
自然言語処理 GoogleColabで複数のリトリーバーの結果を組み合わせる方法（ノート付）
GoogleColabで複数のリトリーバーの結果を組み合わせる方法はじめにEnsembleRetrieverとはEnsembleRetrieverは、複数の異なるリトリーバーの結果を組み合わせて、より高精度な検索結果を得るためのクラスです。...
AI・機械学習 GPTsを10分で作成！初心者向けの解説ガイド
はじめにChatGPTのGPTsを作成することは、AIアシスタントの挙動をカスタマイズする上で非常に重要なプロセスです。しかし、初心者にとってはその流れが複雑に感じられるかもしれません。この記事では、初心者でも理解しやすいように、ChatG...
AI・機械学習 GoogleColabとAPIキーを使ってNemotron-4-340B-Instructモデルを利用する方法（Google Colabノート付）
はじめにNemotron-4-340B-Instructは、NVIDIA社が開発した大規模言語モデル(LLM)です。このモデルは、英語でのチャットやタスク指向の対話に最適化されています。本記事では、GoogleColabを使ってAPIキーで...
AI・機械学習 VideoLLM-online: ストリーミング動画に対応した大規模言語モデル
はじめに近年、大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい発展を遂げ、画像や動画を理解する能力を獲得しつつあります。しかし、従来のLLMは、予め用意された短い動画クリップを処理することを前提としているため、ストリーミング動画への対応には課題があり...
AI・機械学習 画像生成AIにブレイクスルー！AutoregressiveモデルとDiffusionを組み合わせた新手法
はじめに画像生成AIの現状と課題近年、人工知能(AI)技術の発展に伴い、高品質な画像を自動生成するAIモデルが注目を集めています。しかし、既存の手法には、生成速度や画質の面で課題がありました。本論文の概要と意義本論文では、Autoregre...