LINE LLMをMacで動かす - きしだのHatena
先日、LINE(現LINEヤフー)のNLP Foundation Devチームから日本語言語モデルが公開されました。(以降LINE LLMと表記します) 36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました Instruction Tuningにより対話性能を向上させた3.6B日本語言語モデルを公開します でも「NVIDIAのGPUがないと動かないんでしょ」と、試していない人も多いんではないでしょうか。 そこでこのブログでは、MacでLINE LLMを動かす手順をまとめたいと思います。 Windowsや他のLLMでもほぼ同じ手順で動かせるはずです。 次のような手順で進めます。 pythonインストール ライブラリインストール 1.7Bのサンプルコードを動かす チャットインタフェースで1.7Bを動かす CTranslateによる3.6B llama.cppによる3.6B Pythonインストール
アップル、iPhoneやMacが自分そっくりのAI生成声で話す「Personal Voice」発表。学習もローカルで完結（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
AIを活用して声を学習し、本人そのままの高精度な声で生成する技術がここ数カ月で大きく進化しています。 RVCというAIボイスチェンジャー機能は、岸田首相の声真似を本人の前でデモするまでになり、AIフェイクボイスの問題が一部で取り沙汰されるようにもなりました。 そんな中、アップルがAIを使った人声の学習・生成機能「Personal Voice」を今年下半期のOSアップデートで提供すると発表しました。 iPhone、iPad、そしてAppleシリコンを搭載したMacで15分、ランダムに表示される150の文章を読み上げるだけで自分の声を学習することができ、テキストをタイプすると自分そっくりな声で相手に伝えることが可能になります。ただし、当初は英語のみです。 テキストした文章を音声化する機能（TTS、Text To Speech）をアップルは「Live Speech」という新機能で提供。これまでは
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