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ちむにぃの徒然日記•6時間前

衝撃の事実】生成AIモデル、実はこんなに違う！あなたに最適な「脳」の見つけ方

body { font-family: 'Noto Sans JP', 'Roboto', sans-serif; line-height: 1.9; margin: 0; color: #34495e; background-color: #f8f9fa; /* 少し明るい背景 */ } .container { max-width: 880px; /* コンテンツ幅を少し広げる */ margin: 40px auto; padding: 40px 55px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 10px 30px rgba(0, 0, 0, …

#生成AIモデル比較#AIの選び方#大規模言語モデル#LLM#GPT4o#Claude#AI活用術#テクノロジー解説#AIの個性

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1057ブックマーク最近ローカルLLMがアツいらしい最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのよう...soysoftware.sakura.ne.jp
1055ブックマークLLMの現在 - Speaker Deckspeakerdeck.com
850ブックマークLLMをセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのプロンプト手法『Diagnosis of Thought (DoT)』 | AIDBai-data-base.com
832ブックマークLLM 大規模言語モデル講座 2023コンテンツ - 東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）- Matsuo Labweblab.t.u-tokyo.ac.jp
698ブックマーク15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー | DevelopersIOdev.classmethod.jp
679ブックマーク1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速　全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性もwirelesswire.jp
646ブックマークChatGPT - LLMシステム開発大全speakerdeck.com
589ブックマークエンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログtjo.hatenablog.com
572ブックマーク「現在のLLMに真の推論は困難」──Appleの研究者らが論文発表www.itmedia.co.jp

関連ブログ

地平線まで行ってくる。•1日前

mmnga/Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.5-ggufをollamaとColabでためしてみる。

Llama 3.1 8Bをベースにして日本語強化のバージョン強化をしたLlama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.5が公開されていました。Swallowとは言え、8Bモデルです。ここまで小さいモデルでしかも量子化モデル。mmngaさん作のGUFFを利用します。ColabのL4環境で試します。VRAM占有率は6363MiB / 23034MiB でした。 このクラスの日本語能力として高いレベルです。残念ですが、計算は間違ってしまいました。同クラスの推論モデルの方が高いスコア出したとしても回答生成までに時間がかかります。8Bの日本語利用の選択肢の一つになるのかなと思います。と…

#LLM
RAKSUL TechBlog•1日前

LLMによるOCR、画像→構造化データをOpenAI APIで実現【Image inputs × Structured Outputs】

こんにちは。 ノバセルにてデータサイエンティストをしています、石川ナディーム(@nadeemishikawa)です。 本記事では「OpenAI APIのImage input対応モデル」と「Structured Outputs」を組み合わせ、1 回の API 呼び出しで「画像 → 指定構造の構造化データ（JSON／Pydantic）」まで完結させる方法を紹介します。 はじめに ビジネスシーンでは、請求書や名刺など、画像形式の非構造化データを扱う機会が、何かと数多く存在しています。今までは、これらの画像からテキスト情報を抽出するためにはOCR（光学的文字認識）が主に用いられてきましたが、いくつか…

#OpenAI API#OCR#構造化データ#LLM#Python#画像認識
フレクトのクラウドblog•2日前

AgentforceのAgent制御ノウハウ第2弾

こんにちは。エンジニアの和田です。 今回は、AgentforceのAgent制御のノウハウについて、第1弾に引き続き、第2弾をお届けします。 本記事では以下の内容を取り上げます。 Actionの効果的な選ばせ方 Off Topicの扱い Agent Actionに設定するPrompt Templateのモデルの調整 なお、Agent制御に効果的なノウハウは、Agentforce自体のアップデートや、Agentの内部で利用されるLLMのアップデートによって変化する可能性があります。この記事の内容は、2025年6月現在のものであることにご留意ください。

#LLM#AI#Agentforce#AI Agent#salesforce
地平線まで行ってくる。•3日前

unsloth/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-GGUFをColabとollamaで試してみる

Mistal-Small-3.2-24Bの2506バージョンを試してみます。2503バージョンよりも改善しているとのことです。2503は他の同クラスのものと比較して日本語で見る限りは見劣りをしていました。2506でどうか・・・気になります。ColabのL4環境で実行します。VRAM占有率は16365MiB / 23034MiBでした。 huggingface.co GGUFはunslothのものを利用しました。 https://huggingface.co/unsloth/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-GGUF 第一印象は、指示追従性が改善していて使い…

#LLM
yokozuna57’s blog•4日前

LLMにキャリーされるCTF初心者の参加記（IERAE CTF 2025）

はじめに CTF参加経験：ほんの少しだけ触ったことがある程度。２年くらい前に少し興味を持ってCpawCTFやってseccon2023に出てたらしい。去年の年末にAlpacaHackのアカウントを作って１問解いていたらしい。 他のコンテスト参加経験：数オリ・情オリからはじめてAtCoderをよくやっている。普段やらないタイプのコンテストに出るのは好き（最近だとmn-core challengeとかFixstars高速化コンテストとか）だけど時間が溶ける。 使ったLLM：ChatGPT Plusに課金していて、4oを使いました。特に他のモデルと比べたりはしてない。 Overview CTF初心者が…

#IERAE CTF#CTF#LLM#ChatGPT
地平線まで行ってくる。•4日前

メモ：論文を見ながらRAGを実装してみる。RAG+: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Application-Aware Reasoning

RAG+: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Application-Aware Reasoningという手法の論文が発表されていましたので試してみます。とにかく、動くところまで実装してみます。この方法のポイントは、RAGとして与えるコンテキストを、KnowledgeとApplicationの２つとして取り扱う点にあります。Queryから得られた参照すべきコンテキストをKnowledgeだけではなくApplicationも与えることでより、効果的な答えを生成するアイデアです。 シンプルで効果もありそうです。コンテキストをこの２つに分類し…

#RAG#LLM
犬飼たつきちのLLMライフ•5日前

このブログはWindowsブログからLLMブログへ

私 ブログをやっていて、Windowsのブログをやっているのだけど熱量が足りないので辞めたい。まずはドメインの質問をします。win.example.comというWindows用のブログのドメインは残しておいた方がいいよね AI サブドメインやドメインを残すべきか？ 結論：基本的には「残しておく」ことをおすすめします。 理由 ドメインやサブドメインは「資産」 サブドメインやドメインは、ネット上での「住所」として機能します。過去の記事へのリンクや検索エンジンのインデックス、ブックマークなど、さまざまな形でネット上に痕跡が残っています。ドメインを維持していれば、将来的にブログを再開したり、過去の記事…

PLAY DEVELOPERS BLOG•6日前

Storybook を MCP サーバ化したらフロントエンド開発が自動化される未来が見えた

こんにちは。テックリードの丸山 @maruyamaworks です。最近は Claude Code に全部賭けています。 前回、GitHub Copilot を使って Storybook を作った話を書きました。 developers.play.jp 今回はその応用編として、Storybook を MCP サーバ化して LLM に提供することで、社内 UI コンポーネントを使用したフロントエンドの開発を自動化できるのではないか、ということで実験してみたいと思います。（これをやるために Storybook を作ったといっても過言ではない） 何をやろうとしているのか まずは先駆者から学ぼう MCP…

#GitHub Copilot#生成AI#LLM#MCP Server
AKARI Tech Blog•6日前

【社内LLM Bot】新しく出たSlack Agent APIと従来のAPIを比較してみた

こんにちは！今週はDX Solution 事業本部 VPoE の丸尾が担当します。 先日、社内の取り組みでSlack上で応答できるLLMチャットBotのデモを作っていました。Slack上でLLMのチャットを実現すること自体は二番煎じ感が否めないですが、Slack Appには Agents & AI Apps という、LLMによるチャットを主用途とする機能が 2024/9 にリリースされ、せっかくなので調査をしました。 新しいAPIであることから、まだWebの記事も豊富ではなく、今回はその結果をまとめて、LLMを用いたSlack Botを作ることを検討している方に参考になったら幸いです。 従来の…

#LLM#Slack