1971年東京生まれ。イラストレーター。ドクロ服、ドクロ雑貨集めに情熱を燃やしすぎている。ほかにはワニ、ウツボ、ハダカデバネズミなど毛の生えていない動物も好む。著書に「しろねこくん」、「ココロミくん」、「ひとみしり道」、「ばかスイーツ」などがある。（動画インタビュー） 前の記事：チーズには動詞がつきがち
80年代の丸文字を思い出して震える :: デイリーポータルZ
1971年東京生まれ。イラストレーター。ドクロ服、ドクロ雑貨集めに情熱を燃やしすぎている。ほかにはワニ、ウツボ、ハダカデバネズミなど毛の生えていない動物も好む。著書に「しろねこくん」、「ココロミくん」、「ひとみしり道」、「ばかスイーツ」などがある。（動画インタビュー） 前の記事：チーズには動詞がつきがち
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
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