記事一覧
【ローカル】Phi-3 mini 3.8B 128kトークンモデル【Phi3】
はじめにローカルで LLM を実行する内容の記事です。
昨日 Ollama バージョンがあがり、Phi-3 の 128k トークン（約１３万トークン）モデルが利用できるようになりました。そのレビューになります。
導入まずは、限界に挑戦すべく Phi-3 medium 14B 128K モデルをためします。
ollama pull phi3:14b-medium-128k-instruct-q
【ローカル】脱獄 Llama3 の画像生成専用プロンプターコマンドを作る【Ollama】
はじめに【※注意※】 脱獄（Uncensored）モデルとはブロック・コンテンツに対してブロック回避のチューニングを施したものです。通常のモデルよりも不正確で不適切な内容が出やすくなります。利用を推奨するものではありません。利用する場合は自己責任でお願いします。※※
この記事では、ローカルで実行可能な大規模言語モデル Llama3 を利用して、次のような画像生成専用の簡単なプロンプター、sd-
AIがもたらすディストピアな世界
多層ニューラル・ネットワークを利用したAI技術が産業革命並みの勢いで急速に発展していますが、その先にあるものを考えてみたいと思います。
AIの画像生成は誰でも扱え直感的な事もあり、AI技術社会を先行して広がりました。（良くも悪くも）これから社会で起こるだろう事の縮図のように思えて仕方ありません。
まず、多くの人が望むAI技術のあるべき形ですが、それは人の手足となり、または道具となってくれる事で
「AI生成画像はGPUによって個性がある」は都市伝説か？
はじめに先に結論です。限りなく都市伝説でしょう。しかし、オーディオ専用CDプレーヤが（エラー訂正精度の問題で完全なデジタルとは言えない事を根拠に）高音質であるという話題が尽きないように、プリンターケーブルを短くすれば（ネットワークエラー率が下がり）早く印刷できるという話を完全に否定できないように、真っ赤な嘘という話でもありません。
アーキテクチャが異なれば画像は異なる当たり前の話ですが、世代など
Adobe Firefly がクリーンではないと言われる理由
画像生成AI技術がありふれたものに変わり、最近では拒否反応のようなAI画像はすべて盗作だとする極論的な論調は少なくなってきました。それでも、企業はAIモデルや学習時の「クリーン」さを強調する必要性に迫られています。
企業がクリーンさを強調する手法の一つで、最大手 Adobe がAI技術に参入した際に取ったものは、自社の画像ライブラリのみで学習するというものです。確かに自社で所有する画像であれば、
【GTX 1660ti】Meta Llama3をローカルで動かした話【GTX 1650】
想定している読者非技術者・非開発者（AIを道具として利用している人）
Linux の基本的な操作ができる人
Windows の場合は WSL2 が利用できる人
自分のローカル環境 GPU で LLM（ChatGPTのようなもの）を動作させたい人
はじめにローカルで動作が可能な Meta 最新 LLM Llama3（Language Large Models Meta AI） を 旧GTX