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chatgptとllmに関するktakeda47のブックマーク (4)

  • 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のような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず﹁結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
    ktakeda47
    ktakeda47 2024/05/21
    "そもそも、タダで推論したいだけなら大抵の人にとってはCommand R+やGemini1.5Flashの無料API枠を叩いとけば十分な状況かもしれない。現状ではローカルLLMよりもGemini1.5Flashの方が多分性能高いのだから。"
    リンク

  • LlamaIndexを使ってローカル環境でRAGを実行する方法 - 電通総研 テックブログ


    こんにちは。電通総研コーポレート本部システム推進部の山下です。 最近はChatGPTなどのLarge Language Model(LLM)を利用したAIが話題ですね。 そのLLMを応用したRetrieval-Augmented Generation(RAG)という技術があります。 これは、LLMに文書検索などを用いて関連する情報を与えて回答させることで、 LLMが知識として持っていない内容を回答させたり誤った情報を答えてしまうハルシネーションを抑止する技術です。 今回はこのRAGをLlamaIndexというライブラリを使ってローカル環境で実装する方法について紹介します。 なぜローカル環境でLLMを利用したいのか 大変便利なツールのLLMですが、利用が難しいこともあります。 例えば、機密情報を取扱いたい、外部インターネットへの接続に制限が掛かっているといった場合です。 最終的にOpenAI
    LlamaIndexを使ってローカル環境でRAGを実行する方法 - 電通総研 テックブログ

  • 【令和最新版】何もわからない人向けのローカル LLM 入門


    こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル︵以降LLMとします︶は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは﹁一般向けにファイルとして公開されたモデル﹂で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始
    【令和最新版】何もわからない人向けのローカル LLM 入門

  • Prompt Engineering Guide – Nextra

    Prompt Engineering Guide Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and research topics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of large language models (LLMs). Researchers use prompt engineering to improve the capacity of LLMs on a

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