機械学習 LLM評価システム (LLMs as a Judge)：📒Goolgeノートブック付
はじめにこのノートブックでは、LLM（大規模言語モデル）の回答品質を自動的に評価するためのシステムを実装します。このシステムは、質問、模範解答、LLMの回答を比較し、4段階のスケールで評価を行います。目的LLMの回答品質を定量的に評価する評...
機械学習 
AIアプリケーション開発 Company as Language (CaL): 自然言語からのAIエージェント組織の創出
はじめに：AIエージェント組織の新しいパラダイム私たちは今、AIの活用に関する新しい地平に立っています。単一のAIアシスタントではなく、複数のAIエージェントが有機的に協調する「会社」として機能させる。それが、Company as Lang...
Google Colab LiteLLMを活用してOllamaをGoogle Colabで効率的に運用する方法 (📒ノートブック付)
はじめにローカルLLMの運用において、OllamaとLiteLLMの組み合わせは非常に強力なソリューションとなっています。本記事では、Google Colab環境でこれらのツールを効率的に統合する方法を解説します。OllamaとはOllam...
大規模言語モデル Unslothを使った高速なLlama 3.2ファインチューニング入門 (📒ノートブック付)
はじめにUnslothは、LLM（大規模言語モデル）のファインチューニングを大幅に高速化するライブラリーです。従来の手法と比較して約2倍の速度向上を実現し、メモリ使用量も削減できます。この記事では、Llama 3.2モデルを例に、Unslo...
Python開発 Claude Computer Use Demo – エージェントループの詳細解説
エージェントループの概要エージェントループ（loop.py）は、Computer Use Demoの中核となるコンポーネントです。このモジュールは、以下の重要な役割を担っています：Claude APIとの通信制御ツールの実行管理メッセージの...
Python開発 x.inferをGoogle Colabで試してみた！（Googleノートブック付）
はじめに最近、新しい画像認識モデルが次々とリリースされていますよね。例えばGPT-4V やClaude 3 など、画像認識の性能は日々進化しています。でも、こんな悩みはありませんか？🤔 新しいモデルを試したいけど、セットアップが面倒😅 異な...
AIアプリケーション開発 Anthropic Claude の Computer Use Demo を解剖する：仮想世界を操るAIエージェント
この記事では、Anthropic社の提供するcomputer-use-demo-jpリポジトリを徹底的に解剖し、その構造、機能、そしてコードの詳細まで踏み込んで解説します。Claude 3.5 Sonnetの"computer use"機能...
AI Anthropic Computer Use Demo JP: Claude 3.5 Sonnetのコンピューター使用機能を体験しよう
はじめにAnthropicが提供するClaude 3.5 Sonnetの革新的な機能の1つである「Computer Use」を簡単に試せるデモ環境が公開されました。本記事では、この日本語版デモ環境「Anthropic Computer Us...
動画処理 Hallo2を使って音声駆動の長時間高解像度ポートレート画像アニメーションを作成する方法
はじめにHallo2は、音声入力に基づいて長時間かつ高解像度のポートレート画像アニメーションを生成できる最新のAI技術です。この記事では、Hallo2モデルをダウンロードし、Dockerを使って環境を構築し、実際に動かす方法を詳しく解説しま...
AIアプリケーション開発 Bolt.new アプリケーションの構造と機能解説
はじめにこのドキュメントは、Bolt アプリケーションのコードベースの構造と各部の機能について解説します。Bolt は、StackBlitz の WebContainer API を活用し、ブラウザ上でフルスタック Web アプリケーション...