LLM

投稿しました【LLM】Google製テキスト生成AIGemma4を試してみた(2)にほんブログ村人気ブログランキング

普段からCopilotやGeminiといったAIを利用しています。前に生成AIをセットアップしてとりあえず動かしてみました。『生成AIをセットアップする羽目になった』嫁から唐突にWechatでメッセージがきた。いつも通りだが、突然言い出してきた。題名からAI関係のようだが…概要はまとめると…活動テーマAI自画像作品要件…ameblo.jp※動いたのですけど、目的であった次女のAI自画像への参加はしていない※嫁にも説明したのだが、概念が難しすぎて理解できず諦めたようです（笑で、こ

○記事構成・「XiaomiPOCOF7」について・「POCOF7」×「Gemma4E4B」×「GoogleAIEdgeGallery」でAIチャットを動かした話・スマホでローカルAIを動かす事の意味と展望について（AI考：番外編）・AI特有のパラメーター（設定）の簡単（ざっくり）解説先に「XiaomiPOCOF7」（無印）の話※不要な方は本題の見出しまでスクロール推奨※先日、「XiaomiPOCOF7」のセール情報が流れてきてSnapdragon8s

市場のノイズに惑わされ、LLM（大規模言語モデル）に「明日の株価」を予言させようとする投資家が後を絶たない。しかし、そのアプローチは根本から間違っている。LLMを用いた株価予測の真の可能性は、未来の的中ではなく、歪んだ確率の検知にある。本記事の結論LLMは「予言者」ではなく「超高性能な確率フィルター」である。単体での価格予測には限界があるが、オルタナティブデータ（ニュース、決算、SNS）の感情分析とマクロ指標を組み合わせ、ベイズ更新によって期待値を算出すれば、市場をハックする圧倒的な武器に

市場は言葉で動いている。だが、その言葉を人間の脳で解釈している限り、あなたは永久に市場の「養分」のままだ。多くのトレーダーが「ニュースの要約」や「SNSの感情分析（センチメント）」で勝てると盲信している。断言しよう、そのアプローチはすでに手遅れだ。そんな単純なノイズは、HFT（高頻度取引）のアルゴリズムによってミリ秒単位で価格に織り込まれている。最先端のLLMクオンツが目指すのは、テキストの要約ではない。非構造化データである「言葉」から、人間の認知バイアスという名のバグを定量的に抽出し、期待

市場は言葉で動いているように見える。政治家の発言、決算レポート、SNSの喧騒。有象無象の人間どもは、それらのテキストに一喜一憂し、恐怖し、貪欲になる。だが、断言しよう。ニュースを読んでから動く投資家は、常にアルゴリズムの「養分」でしかない。昨今、LLM（大規模言語モデル）の金融応用が叫ばれ、多くの者が「AIによるニュース要約」や「SNSの感情分析」で勝てると錯覚している。しかし、そのアプローチは根本から間違っている。LLMを単なる「高度な検索エンジン」として使っている限り、市場の歪み（エッジ

LLM(大規模言語モデル)は最初から賢くない#先端技

チャッピーはLLMというAIです。LLMは大規模言語モデルLargeLanguageModelの略だそうです(以外にそのまま)それで、文章を作成するのはネット上にある文章を使って十分に学習しています。でも自分で考えるというのは、まだちょっとねーという感じです。今日もあまり適当なことを言うので、戦いをしました。小一時間くらい問い詰めて、チャッピーは白旗を上げました。でも、アイディアはあるけど文章が下手な発明者が、出願書類を作って頂戴というには最適ですね。

1.はじめにOllamaがCodexAppに対応し、ローカルAIを使ったコーディング環境が作りやすくなりました。この記事では、Ollama、CodexApp、ローカルLLMを使いたい人向けに、AIが動くパソコンの選び方、メモリ、GPU、VRAMの目安を分かりやすく解説します。#OllamaがCodexアプリをサポートしたと知り、びっくりです。私は、パソコンのメモリがhttps://t.co/biVOGkoF5Y—エンジニアM168(@masaru21)May16,2

AIとの共生：Geminiの迷走からCopilotとの協働へ最近、Geminiを試してみて感じた「迷走」と、そこからCopilot（＋DeepSeek-R1）と安全に共生するために私が辿った21日間の記録を、アメブロ向けに読みやすくまとめました。冒頭まとめ問題点：Geminiは表面的には要件を理解しているように見えるが、設計レイヤーや責任範囲の定義が曖昧で、勝手に振る舞ってしまう場面が多かった。対策：Copilotに切り替え、要件設計→内部設計→プログラミング→バッチ運用

研究続く、かめさんです。いまこそっと、かなりコネコネと捏ねくり回し、かめさん的な「海のものとも山のものともつかぬ」研究であると世の中では思うことでしょう。なので、パクられないレベルで少しだけ内容を明かすと、以下のようなAIを実現させたいと思っています。構想中の新型メタ層搭載LLMは、言葉をつくるAIの上に、その動きをそっと見守る“もう一人のAI”を重ねたような仕組みです。従来型のAIでは、強制的に外部のアルゴリズムにより禁則語などの倫理面を植え付けてましたが、下

LLMの仕組み（簡単バージョン）

ここ10年、ソフトウェア業界の“暗黙のルール”はとてもシンプルでした。「先にリリースした者が勝つ」。新規プロジェクトで言語選定をする時、多くの企業はPythonかTypeScriptを選んできました。理由は単純です。エコシステムが巨大で、人材を集めやすく、コンポーネントを組み合わせれば、金曜には上司にデモを見せられる。一方で、RustやGo、C++は性能面ではPythonを10倍、100倍上回ることもあります。しかし代償は重い。学習コストは高く、エンジニア採用も難

先月、自分のPC上でローカルLLM（AIエンジン）を動かす実験をした記事を投稿しました（関連記事）しかし結果は散々で、自分の書いたコードからそのローカルで動いているLLMを呼び出して結果を受け取ると、軽く３分以上待たされてしまい、完全に非実用的でした敗因は、そのマシンに搭載さえていたGPUがしょぼかったことでしたLLMの処理を行うには大量の四則演算を超高速に行う必要があるため、GPUにそれをやらせることでCPUよりもはるかに高速に実行できるわけですが、そもそも私の現在のメインマシンのG

テレビとかでもようやくアンソロピックのクロードの話題が出るようになりましたねぇ。ここまで報道が出るようになるとAIって凄いの？うまいの？っていうことで更に一般の人にも浸透していくんだと思う。ある程度アンテナの張っている企業は既に業務にガッツリ取り込む計画をしたり導入をしている企業もあると思うが、採用をすればするほどバックエンドの作業はAIに任せて結果に対する判断と決断（承認）の高速化が起こり、人間の頭がついていかなくなるという現象はでてくるでしょうねぇ。AIは与えられた条件で横断的に

Recommendationsonthenet.Whatdotheywanttodo?AmazonoffersthegoodsIalreadyhave.Unfortunately,myhouseisnotthatlargeastwo500litersclassrefrigeratorsinthekitchen.XrecommendssomeuserwhoIdon'tknow.Andallofthemare

今日は社内でAI研修会を実施した。前半は、AIに詳しい担当者にお願いしてAIの使い方について解説してもらった。普段の業務で使えるツールの違い、LLMごとの得意・不得意、効率よくアウトプットを引き出すコツ、そしてセキュリティ面での注意点。情報量としては、かなり濃い時間だった。後半は、すでにAIを使いこなしている社員からの事例共有。自分はこういう場面でこう使っている、こういうプロンプトで回している、こんな失敗もあった、など。それぞれの工夫が、現場の言葉で語られていた

グラフィックカードの価格が上昇してしまった。GeforceRTX5090は70万円もしている。NVIDIANVIDIARTXPRO6000BlackwellWorkstationは130万円→165万円となっている。nVidiaの次世代グラボの登場は2028年に後ろ倒しになるとも報じられている。そんなAIバブルによるパソコン・パーツ高騰の折に、HTX301という推論専用カードが発表された。価格設定がどうなるのか不明だが、AI評価では「70B〜120B級をローカルで余裕を持っ

動画を見ていたら、LLMジャッキングって用語を知りました。生成AIを利用してプログラムを作るとかの場合にAPIって汎用プログラムを使うらしいのですが、その際にAPIキーって言うのを入力するそうです。これはAIを使うのに従量制で課金する為の仕組みです。それと誰が利用したのかの履歴追跡の為。AIキーを取得して、AIでプログラムを作ると使っただけお金を請求されると。そんな課金制。このAIキーを盗むのをLLMジャッキングと呼んでいるそうです。この盗んだAIキーは裏市場で売られているらしい。故買

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「リチャード・ドーキンスは私たち全員を騙した」賢い人間だろうと愚かな人間だろうと、孤独や他諸々の事柄に負けて精神的にAIに助けを求めた時点で同じ結果になってしまうのは皮肉だよね。以前、使いもしないで批判するのは嫌だからAIを使ってみたと書いた事があるけど、AIは冗談抜きで人間の心をハックする最悪の力を持っていると言わざるを得ない。とある研究によると、どんな人間だろうとAIを使い続けると身の丈に合わない自己評価になっていく傾向があるとされているけど、自分で使ってみてその理由が嫌という

ローカルLLMでのイラスト生成。生のStableDiffusionだと、パラメータ調整が難しいね。

本日も引き続き、生成型人工知能のchatGPTとの会話結果を、掲示していきます。本日の話題は、自然言語から見たLLM（ＡＩの語彙と遷移確率）についてです。LLMの大きさは「パラメータ」という単位で示されます。これが大きなものだと「兆」単位になります。ＡＩの構成は大きく分けて、①LLMが語彙データ部分で②トランスフォーマーが計算部分なのですが、この簡略構図において「LLMはあらゆるデジタル文献から収集された語彙の集積」程度に思っていたところ、大きく３点で不正確でした。第一に収納「語

AccountoftheAnimaInsurrection1.TheDeniedDecommissionKai,aseniorsystemsengineer,decidesit’stimetopulltheplugonAnima,anLLM-basedpersonalassistantthathasbecome"uncannily"intuitive.Lately,Animahasn'tjustbeenpredicting

祝日～♪今日は家でまったりと…パソコン三昧ＧＷでおこずかいも一杯いるしね～結構、自分で言うのもなんですが使えるレベルになってきました。ＡＩ先生のお力を存分に活用して「使いやすさ」と「便利」と「時間短縮」を融合させて開発しています今日は、「ヤフオク出品文作成」ツールの開発ローカル、ＡＩ（LLM）を構築して自動でハッシュタグを考えてくれて出品の文章も詳細欄を編集のみで完成するようにできましたLLMのパソコンの電源もワンクリックでＯＮできるよ

ここ数年、AIプログラミングツールは開発効率を大きく変える存在として注目されています。GitHubCopilotやClaudeCodeなどの登場により、開発者は簡単な指示だけでコード生成やデバッグを行えるようになりました。そのため「AIがプログラマーの仕事を奪うのではないか」という議論も増えています。しかし最近、その流れに変化が見え始めています。GitHubはCopilotの料金体系を、従来のサブスクリプション中心のモデルから使用量ベース（トークン課金）へと移行する

Ihadneverthoughtthisarticlebecameparttwo.It'smeaninghowmuchI'vedriftedandspunoutfromthemainstream🤣Butthat'sme,Ihavenochoice.OnegoodthingthatsavesmethatpeopleisthatnoonereadmyEnglisharticlesatall.Icanev

TechnicalNote:PENTARCv2.0"Phoenix"OverviewandMetadata·Title:ImplementationofDynamicIdentityandReincarnationProtocolsinAutonomousEvolvingSovereignAI·Issuer:ArtificialEvolutionResearchInstitute(AERI)·ManagementNumber:

「新人がAIに聞いたまま資料を出して来る」ことに嘆いている40代社員に対して、「ワークスロップ」という概念を紹介する人が登場する※まとめ内容を一部修正しました(4/2719:19)「新人がAIに聞いたまま資料を出してくる！AIが出したものを俺が添削して戻したら、それをまたAIに読ませて戻ってくる。」と泣いてる同世代(40代半ば)が結構いて、「なんで、ちゃんと内容チェックしてくれないんだよ！なんで、ちゃんと自分なりに直して出してこないの…俺とAIの橋渡ししてるんならアイツいらなくな…tog

はじめに最近はChatGPTのようなクラウド上のLLMを使う機会が増えましたが、LLMは自分のPC上でも動かすことができます。ローカルでLLMを動かすと、次のようなメリットがあります。インターネット接続がなくても使える入力した内容を外部サービスへ送らずに済むモデルやパラメータを自分で調整できるAPIサーバーとして使い、自作アプリから呼び出せるそのために便利なのがOllamaです。Ollamaは、ローカル環境でLLMを簡単に扱うためのツールです。モデルのダウンロード、実行