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自然言語処理入門

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自然言語処理関係のノートをまとめました。
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npaka

LangChain v0.2 の概要

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 1. LangChain v0.2「LangChain v0.2」は …

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11時間前
23

Google Colab で 属性予測モデル　KARAKURI LM 7B APM v0.1 を試す

「Google Colab」で属性予測モデル「KARAKURI LM 7B APM v0.1」を試したので、まとめました。 …

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2日前
24

Dify で RAG を試す

「Dify」で「RAG」を試したので、まとめました。 前回1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Gen…

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6日前
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iOS・Android の ローカルLLM実行環境まとめ

iOS・Android の ローカルLLMの実行環境をまとめました。 1. iOS1-1. Llama.cpp (gguf) 「Ll…

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10日前
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mergekit-evolve のパラメータまとめ

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 1. mergekit-evolve「mergekit-evolve」…

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12日前
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Google Colab で mergekit-evolve による 進化的モデルマージ を試す

「Google Colab」で「mergekit-evolve」による「進化的モデルマージ」を試したので、まとめま…

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13日前
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Gemini API の Function Calling を試す

「Gemini API」の「Function Calling」を試したので、まとめました。 1. Function Calling「Function Calling」は、開発者が事前に関数定義を指定しておくことで、モデルが外部プログラムを呼び出すことを選択できるようにする機能です。 2. Gemini APIの準備「Google Colab」での「Gemini API」の準備手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール!p

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Weave と Elyza-tasks-100 で ローカルLLMを評価する

「Weave」と「Elyza-tasks-100」で ローカルLLMの評価を試したので、まとめました。 1. Weave…

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2週間前
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Firestore の ベクトル検索を試す

「Firestore」の「ベクトル検索」を試したので、まとめました。 1. Firestore の ベクトル検…

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2週間前
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mergekit-evolve による 進化的モデルマージ

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 1. 進化的モデルマージ「Sakana.ai」は約…

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2週間前
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LLMアプリケーションの記録・実験・評価のプラットフォーム Weave を試す

LLMアプリケーションの記録・実験・評価のプラットフォーム「Weave」がリリースされたので、試…

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2週間前
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Google Colab で Phi-3 を試す

「Google Colab」で「Phi-3」を試したので、まとめました。 1. Phi-3「Phi-3」は、Microsoft…

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2週間前
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JAT (Jack of All Trades) の概要

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 1. JAT (Jack of All Trades)「JAT」 (Ja…

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2週間前
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オリジナルデータセットで Idefics2 のファインチューニングを試す

オリジナルデータセットで高性能なオープンVLM「Idefics2」のファインチューニングを試したので、まとめました。 前回1. Idefics2「Idefics2」は、テキストと画像を入力し、テキストを出力するマルチモーダルモデルです。画像の質問応答、視覚的コンテンツの説明、複数画像をもとに物語作成、文書からの情報抽出などを実行できます。 前回は提供されているデータセットで学習しましたが、今回はオリジナルデータセットを作って学習させてみます。 2. データセットの作成画

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