機械学習 🤖 UnslothによるLLM-JPモデルの高速推論実装ガイド(Google Colab📒ノートブック付)
デモ動画LLama3.2 3Bファインチューニング実験 | 25Unslothの推論の実験！取り敢えずはLLM-JPでやってみた！ pic.twitter.com/N8ZdE06M1a— Maki@Sunwood AI Labs. (@h...
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機械学習 Llama 3.2 Vision Finetuning Unsloth Radiography （📒Googgle colabノートブック付）
はじめにこのノートブックでは、医療画像分析のための大規模言語ビジョンモデル(Vision Language Model: VLM)のファインチューニングを行います。具体的には、Llama 3.2 11Bモデルを使用して、X線画像、CTスキャ...
Python開発 WikipediaデータからLlama 3.1用Q&Aデータセット生成ツールの解説（ Google Colabノートブック付）
はじめにこのツールは、Wikipediaの記事からLlama 3.1のファインチューニング用Q&Aデータセットを自動生成するためのものです。生成されたデータセットは、Llama 3.1の会話形式に準拠しており、高品質な学習データとして活用で...
機械学習 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...
AI・機械学習 Gemma 2 2B 日本語ファインチューニング & TPUv3-8 + Kaggle Hub公開
このノートブックでは、Googleが新たにリリースした軽量ながらも高性能な言語モデル Gemma 2 2B を、日本語データセット databricks-dolly-15k-ja でファインチューニングする方法を紹介します。さらに、Kagg...
機械学習 Gemma2-2b: TPUを活用したファインチューニングとKagglehubへのアップロード
はじめにこんにちは！今回は、Googleが新しくリリースしたGemma2-2b モデルを使って、TPU（Tensor Processing Unit）を活用したファインチューニングを行い、その結果をKagglehubにアップロードする方法を...
AI開発 OpenAIクレジット2500ドルの最適な活用法：アイデアと可能性を探る
はじめにOpenAIのAPI利用クレジット2500ドルを手に入れたとき、どのように活用すれば最大の効果が得られるでしょうか？本記事では、Reddit上で議論された様々なアイデアを紹介しながら、OpenAIのクレジットを効果的に使用する方法に...
チャットボット Google ColabとUnslothを使ってLlama 3 (8B)をファインチューニングし、Ollamaにデプロイする方法
このチュートリアルでは、UnslothとGoogle Colabを使って無料でLlama-3をファインチューニングし、独自のチャットボットを作成する方法を段階的に説明します。作成したチャットボットは、Ollamaを使ってローカルコンピュータ...
AI・機械学習 Claude 3 Haikuのファインチューニング：AI性能向上の新時代
はじめに：Claude 3 Haikuとは？Claude 3 Haikuは、AnthropicのAIモデルファミリーの一つで、高速で費用対効果の高いモデルとして知られています。このモデルは、日常的なタスクを迅速に処理することができ、ビジネス...
AI・機械学習 Flaxを使用したRecurrentGemma2Bグリフィンモデルのファインチューニングチュートリアル(Kaggle、GoogleColabノート付)
こんにちは！今回は、Flaxを使用して2Bグリフィンモデルをシンプルな翻訳タスクにファインチューニングする方法を学びます。グリフィンモデルは強力な言語モデルで、ファインチューニングによって特定のタスクに適応させることができます。初心者の方に...