ollama create can now create models from I-Quant GGUF files ということで、⌘R+のiq3xxsを ollamaファイルにすることができて実行できた。MacbookProでギリ64GBに載ってうごいてる・・・ファンが回った

MLXで、aixsatoshi/Honyaku-13b を動かしてみる　with Gradio on MacbookPro

とある場所で話題になっていたので気になって動かしてみました。 話題としては、以下のポストからコスパいいのではということです。 メインで使ってるのは、Macbook Proなのでmlx環境で動くかをまずは試してみます。元モデルはこちら↓ architectureは"LlamaForCausalLM"ということなので、多分mlx-lmで動くのではないかと、コマンドラインでまずは実行。 （M3Max 64GB MacbookPro です) mlx環境で、mlx-lmをインス

mlx環境で、翻訳専門LLMの aixsatoshi/Honyaku-13bを試してみた 作者さんからコメントあったけど、ちょっと不安定なところある感じ https://x.com/LucasChatGPT/status/1795396761051332708

まだ触っていないけど、Holy-fox/子狐さん @Holy_fox_LLM が出したAItuber用途向けの新しい7Bの日本語モデル、「Elyza-task100においては約3.8をマーク」とのこと https://huggingface.co/DataPilot/ArrowPro-7B-KillerWhale

OpenChatの新しいモデルが発表されて、それのお試し場所紹介ツイート 微妙に日本語じゃないのが交じることがある・・・ https://x.com/OpenChatDev/status/1794401536757661863

Ollama libraryにf16モデルをpushさせてもらいました。Terminal上で、設定をするには、/set system "設定" です。Retryとシステムプロンプトを登録できるPageAssist使うとお手軽です。 https://ollama.com/lucas2024/ninja-v1-rp-expressive

記事を書いた直後に、mlxがまたバージョンアップ mlx-0.14.0　になってる！ mlx-lmも　mlx-lm-0.14.0　になってる！

Aya 23,8B and 35B をmlx+GradioとOllamaで動かしてみる

昨晩、突如発表された、⌘R、⌘R+を出している会社 Cohereが、新しいモデルを公開しました。 公開と同時にHuggingFaceにモデルもアップロードされましたので、8Bをmlxで動かしてみました。 35BモデルはCohereのplaygroundと、huggingSpaceで試せましたが、8Bはローカルでしか試せない状態でした。 とりあえず、ダイレクトにCLIで動くかを試しました。 mlx_lm.generate --model CohereForAI/aya-

AIエリクソン博士との対話：リソースの成長促進を巡って

前記事の続きです。 Lucas 先生、ありがとうございます。あなたはいつもクライアントが持っているリソースを引き出したり、呼び起こしたり、活用したりすることについて話しています。ただし、問題や問題に対処するのに十分なリソースがクライアントにない場合、どうしていますか？ 私の知る限りでは、先生はカウンセリングルーム内外での催眠暗示や治療的体験を通じて、彼らの成長の種を蒔いているのではないかと思いますが。 AIエリクソン博士 (思慮深くうなずく)重要な指摘です。クライアント

AIエリクソン博士との対話：クライエントのリソース発見方法とそのための訓練法

前記事の続きです。 Lucas 精神分析では、「自分の人生の物語を貫くユニークなテーマ、パターン、リソース」を見つけるのに長い時間がかかりますが、あなたはそれを見つけるのがとても正確で、多くの生徒がその秘密を知りたがっています。あなたの生徒の一人は、「問題は解決である」と表現してます。つまり、問題を解決策に変える力強さとは、問題を維持するダイナミクスであるということです。別の生徒は「悪いトランスと良いトランス」について話していましたが、これはクライアントの問題状態と解決状態

AIエリクソン博士との対話:ケースフォーミュレーションとユーティライゼーション

前記事の続きです。 Lucas ケースフォミュレーションについてですが、エリクソン博士が夜尿症の少年を紹介したとき、あなたは催眠状態へと明確に誘導しませんでしたが、その少年と、野球だったかサッカーだったか忘れましたが、彼がやっていたスポーツについて話したことを覚えています。そのケースを思い出して、説明していただけますか？ AIエリクソン博士 (懐かしげに微笑む)ああ、その事例をよく覚えています。クライアントの独自の関心や経験を活用して、正式な催眠誘導なしに強力な治療的介入

AIエリクソン博士との対話：催眠導入時のいわゆる抵抗を巡って

前記事からの続きです。 以下で、DeepLとSonnetの翻訳でちょっとおかしなところには少しだけ手を加えました。 Lucas 初心者には抽象的なテーマになってきましたね。そこで、博士はあまりこの言葉を使わないでしょうが、催眠への防衛や抵抗について取り上げてみたいです。催眠に対する防衛を4つに分類してみると、1）催眠中にクライアントが眠ってしまう。2）子供によく見られるそわそわする動き。3)催眠をかけられたふりをするシミュレーション、4)ネガティビズム（無反応を含む暗示とは