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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

#GoogleColab

Google Colab で LLM-jp-3 1.8B を試す

「Google Colab」で「LLM-jp-3 1.8B」を試したので、まとめました。 1. LLM-jp-3「LLM-jp-3」…

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1か月前
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Google Colab で FLUX.1 を試す

「Google Colab」で「FLUX.1」を試したので、まとめました。 1. FLUX.1「FLUX.1」は、「Stabl…

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3か月前
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【Gemini本発売記念】npaka による マルチモーダルとローカルLLMの現在と未来

『Google Gemini 1.5／LlamaIndex／LangChain 人工知能プログラミング実践入門』の出版記念イ…

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4か月前
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Google Colab で EasyAnimate を試す

「Google Colab」で「EasyAnimate」を試したのでまとめました。 1. EasyAnimate「EasyAnimate…

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5か月前
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Google Colab で ToonCrafter を 試す

「ToonCrafter」を試したので、まとめました。 1. ToonCrafter「ToonCrafter」は、事前学習さ…

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5か月前
32

Google Colab で AniPortrait を試す

「Google Colab」で「AniPortrait」を試したので、まとめました。 1. AniPortrait「AniPortra…

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7か月前
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Google Colab で Stable Video 3D を試す

「Google Colab で「Stable Video 3D」を試したので、まとめました。 1. Stable Video 3D「Stable Video 3D」は、マルチビュー合成のためのImage-to-Videoモデルです。同じサイズの1つのコンテキストフレーム (理想的には1つのオブジェクトを含む白い背景の画像) を与えて、解像度576x576で21フレームを生成するように学習しています。 「Stable Zero123 」と比較して、品質とマルチビューが大幅に

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Google Colab で heron-blip-v1 を試す

「Google Colab」で「heron-blip-v1」を試したので、まとめました。 1. heron-blip-v1「Heron…

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8か月前
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Google Colab で ReazonSpeech v2 を試す

「Google Colab」で「ReazonSpeech v2」を試したのでまとめました。 1. ReazonSpeech v2「Rea…

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8か月前
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Google Colab で Stable Cascade を試す

「Google Colab」で「Stable Cascade」を試したので、まとめました。 1. Stable Cascade「Sta…

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8か月前
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Google Colab で LLM-jp 13B v1.1 を試す

「Google Colab」で「LLM-jp 13B v1.1」を試したので、まとめました。 1. LLM-jp 13B v1.1「L…

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8か月前
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Google Colab で imp-v1-3B を試す

「Google Colab」で「imp-v1-3B」を試したので、まとめました。 1. imp-v1-3B「imp-v1-3b」は…

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9か月前
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Google Colab で RPG-DiffusionMaster を試す

「Google Colab」で「RPG-DiffusionMaster」を試したので、まとめました。 1. RPG-DiffusionM…

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9か月前
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Nejumi LLMリーダーボード Neo の LLMベンチマークの使い方

この入門記事は、「Weights & Biases」のご支援により提供されています。Weights & Biases JapanのNoteでは他にも多くの有用な記事が掲載されていますので是非ご覧ください。 1. Nejumi LLMリーダーボード Neo「Nejumi LLMリーダーボード Neo」は、日本語LLMの能力評価ランキングです。「llm-jp-eval」「MT-Bench」という2つのLLMベンチマークで評価します。 2. 評価項目評価項目は、次のとおりです。

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