LLM・RAG– category –
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4050億の最強LLM「Llama 3.1」とは？使い方・性能・商用利用を解説！
Llama 3.1は、Meta社が開発した最新のLLMで、4050億のパラメータを持つ非常に大規模なモデルです。 Llama 3.1は、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetに匹敵する性能を持つと言われています。 この記事では、Llama 3.1の性能から商用利用、使い方まで紹介します。 L... -
サイバーエージェントの日本語LLM「cyberagent/Llama-3.1-70B」
cyberagent/Llama-3.1-70Bは、サイバーエージェントが公開した日本語に強いLLMです。 このモデルはMetaが開発した「Llama 3.1 70B」をベースに、日本語データを追加学習させたものです。 この記事では、cyberagent/Llama-3.1-70Bの性能から使い方まで紹介... -
OllamaをPythonで使いたい！ローカルLLMを快適に動かす！
ollama-pythonはPython環境でOllamaが使える無料のライブラリです。 ollama-pythonを利用すれば、ローカルLLMをAPIで簡単に活用できたり、RAGやエージェントへの統合も柔軟に行えます。 この記事では、ollama-pythonの環境構築からモデルを使ったテキスト... -
サイバーエージェントのVLM「llava-calm2-siglip」の使い方！
llava-calm2-siglipは、サイバーエージェントが開発した日本語対応のVLM（視覚言語モデル）です。 画像の内容をもとにテキストを生成することができ、特に日本語を得意としています。 この記事では、llava-calm2-siglipの使い方を分かりやすく解説します。... -
サイバーエージェントの日本語LLM「CyberAgentLM3」の使い方！
CyberAgentLM3は、サイバーエージェントが開発した225億パラメータの日本語に特化したLLMです。 日本語のLLMにおいてトップクラスの性能を持ち、商用利用が可能です。 この記事では、CyberAgentLM3の性能から商用利用、使い方までを紹介します。 CyberAgen... -
OllamaでLlama-3-ELYZA-JP-8Bを使う方法！
この記事では、OllamaでLlama-3-ELYZA-JP-8Bを使う方法を紹介します。 Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、GPT-3.5 Turboに匹敵する性能を持つ日本語LLMです。 Ollamaを使えば、Llama-3-ELYZA-JP-8Bをローカル環境で動かすことができます。 OllamaでLlama-3-ELYZA-JP-... -
GPT-4超えの日本語LLM「Llama-3-ELYZA-JP」の性能・使い方！
Llama-3-ELYZA-JPは、東大・松尾研発のスタートアップELYZAが公開した日本語LLMです。 Llama-3-ELYZA-JP-70Bは、「GPT-4」や「Claude 3 Sonnet」を上回る性能があります。 この記事では、Llama-3-ELYZA-JPの性能から使い方まで紹介します。 Llama-3-ELYZA-... -
【llama-cpp-python】ローカル環境でのLLMの使い方！
llama-cpp-pythonはローカル環境でLLMが使える無料のライブラリです。 llama.cppをpythonで動かすことができるため、簡単に環境構築ができます。 この記事では、llama-cpp-pythonの環境構築からモデルを使ったテキスト生成の方法まで紹介します。 llama-cp... -
vLLMの使い方！LLMをローカルで高速に動かす
vLLMはローカル環境でLLMが使える無料のライブラリです。 vLLMを使えば、LLMによるテキスト生成を高速に行えるようになります。 この記事では、vLLMの環境構築からモデルを使ったテキスト生成の方法まで紹介します。 vLLMとは vLLMはローカル環境でLLMが使... -
【Llama3】Torchtuneで簡単ファインチューニング(QLoRA)
この記事では、PyTorchのTorchtuneを使ったLlama3のファインチューニング(QLoRA)を紹介します。 Torchtuneを使って簡単にファインチューニングの実装ができるようになります。 TorchtuneでLlama3のファインチューニング（QLoRA） Torchtuneとは この記事で...
