大規模言語モデル

リリースノート

【リリースノート】gemini-actions-lab v0.8.1 – ワークフロー改善と技術記事自動生成の導入

gemini-actions-lab v0.8.1をリリースしました。本バージョンでは、技術記事を自動生成する新ワークフローを導入し、PyPIリリースプロセスを改善しました。また、LLMに渡すdiff情報のサイズを制御する機能も追加されています。
Web開発

📡 Google Colab AI OpenAI互換API ノートブック

このノートブックでは、Google Colab AIをOpenAI互換APIとして利用する方法を学びます。各コードブロックを順番に実行して、完全に動作するAPIサーバーを構築しましょう!🎯 このノートブックで学べることGoogle Cola...
AIアプリケーション開発

3.5次元アイドル:AIエージェントが拓く新たなアイドル像

こちらの記事は筆者のアイデアをもとに、OpenAI Gpt4.5のdeep researchで記事を執筆しています3.5次元アイドルの概念とは「3.5次元アイドル」とは、現実世界(3次元)のアイドルをベースとしながら、AI技術(生成AI・L...
機械学習

Gemma 3がリリース!Kaggleノートブックで動かしてみよう

はじめにGoogle DeepMindから待望のGemma 3モデルがリリースされました!Gemmaは、Googleの最先端技術であるGeminiモデルと同じ研究から生まれた軽量なオープンモデルファミリーです。今回のGemma 3では、マル...
データ分析

マーダーミステリーで学ぶ!LangfuseとRagasによるRAGシステム構築【Example 01】

はじめに大規模言語モデル(LLM)を活用したアプリケーションは、ドキュメント検索や質問応答など、多種多様なユースケースで利用されています。しかし、LLM を用いたシステムでは出力のクオリティ(モデルがどの程度正確か、根拠は正しいか)プロセス...
AI開発

Upsonicサンプル:Upsonicを使用したAIニュース分析の実装解説

UpsonicとはUpsonicは、企業向けのLLM(大規模言語モデル)オーケストレーションフレームワークです。以下の特徴を持っています:📢 UpsonicというAIエージェントフレームワークについて詳しく解説していきます!1️⃣ Upso...
AIツール

OllamaのK/V Context量子化で実現するVRAM削減とモデル性能向上

はじめに:K/V Context量子化とはOllamaに革新的な機能、K/V context cache量子化が実装されました。この技術により、LLM(大規模言語モデル)のVRAM使用量を大幅に削減しながら、より大きなコンテキストサイズやモ...
ファインチューニング

🦙 Unslothで作成したLLaMA 3.2ベースのファインチューニングモデルを使った高速推論ガイド(GoogleColab📒ノートブック付)

📦 必要なライブラリのインストール%%capture!pip install unsloth# 最新のUnslothナイトリービルドを取得!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade ...
Python開発

🤖 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. (@hA...
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...