LLM 【RTX3060】Multimodal Large Language Models（MLLM）のSPHINX-TinyをDockerで動かしてみる
AI技術の進化は日々加速しており、その中でもMultimodal Large Language Models（MLLM）の一角を担うSPHINXは特に注目に値します。この記事では、Windows11とRTX3060を使用し、Docker環境...
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Gemini Google Apps ScriptとGemini Proを活用してサーバーレスなLINE Botを構築する
はじめにGoogle Apps Script（GAS）とGemini Proを使うことで、サーバーを必要とせずに機能豊かなLINE Botを簡単に構築できます。この記事では、具体的なコード例を用いて、その構築方法を解説します。こちらのオウム...
LLM Google Apps Script と LINEを使ったオウム返しBotの作成方法
オウム返しBotは、入力されたメッセージをそのまま返すシンプルなBotです。この記事では、Google Apps Script (GAS) と LINEを使用して、10分程度でオウム返しBotを作成する方法をご紹介します。LINE botの...
LLM Google Colab上でQLoRAを作成してGGUFに変換してみた
はじめにこのコードは、Google Colab（無料版でOK）上でQLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation)を使用して大規模言語モデルを訓練し、その後GGUF形式に変換するためのものです。それぞれの部分につい...
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...