LLMファインチューニング 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...
Python
LLMファインチューニング 
ソフトウェア開発 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...
LLM 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...
画像処理 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ツール OpenAIのプロンプトジェネレータ：メタプロンプトの解説と活用法
OpenAIのプロンプトジェネレータは、タスクの説明や既存のプロンプトから、言語モデルが効果的にタスクを遂行するための詳細なシステムプロンプトを生成するための強力なツールです。本記事では、そのメタプロンプトの構造と活用方法について、コードブ...
AIエージェント開発 Swarm フレームワーク チュートリアル: 公式サンプルで学ぶAIエージェント開発
Swarmは、OpenAIが開発した実験的なマルチエージェントオーケストレーションフレームワークです。このチュートリアルでは、Swarmの公式サンプルを通じて、AIエージェントの開発と連携の基礎を段階的に学んでいきます。Swarm ～リポジ...
AIエージェント Swarm Weather Agent: 天気情報を提供するインテリジェントなエージェント
はじめにSwarm Weather Agentは、OpenAIのSwarmフレームワークを使用して構築された、インテリジェントな天気情報提供エージェントです。このプロジェクトは、単一のエージェントが複数の機能を持ち、ユーザーとのインタラクテ...