主な「ローカルLLM」のリリース年表をまとめました。 2022年11月30日 OpenAI - ChatGPT リリース 2023年2月24日 LLaMA7B、13B、33B、65B を研究者向けの限定リリース。
![ローカルLLM のリリース年表|npaka](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/038dfa9ea67121ae65a65e2b7958b0fc811abe3b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F122964986%2Frectangle_large_type_2_28f55b96415829b00d5df524f3205b5a.png%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
1. 慣性モーメント「慣性モーメント」は、物体の特定の軸を中心とした回転加速度に対する抵抗力です。物体の直線加速度に対する抵抗力が「質量」であるのに対し、回転加速度に対する抵抗力が「慣性モーメント」になります。記号では、I と表現し、単位は ML^2([mass]×[length]^2)になります。 物体全体の質量密度が一定で対称的な物体の場合、数式で慣性モーメントを求めることができます。 2. URDFでの慣性属性の設定URDFでは、物理シミュレーションに対応するために慣性属性を追加する必要があります。 例えば、次のようなジオメトリ(geometry)を持つリンクの場合、 <geometry> <box size="0.05 0.05 0.05" /> <geometry>次のような慣性属性(inertial)を設定する必要があります。 <inertial> <mass value="1
最近話題の自律駆動型のAIエージェントのプロジェクトをまとめました。 「AIエージェント」を使うと、バグを修正しながらプログラムを書くなど、観察と行動を繰り返すことで、一連の複雑なタスクを遂行できるようになります。 1. 自律駆動型のAIエージェント「AIエージェント」とは、「LLM」を使用して繰り返し実行する行動を決定し、以前の行動の結果を観察することに基づいて、将来の行動を決定するシステムを意味します。 このアプローチには、次のような利点があります。 ・LLMを外部の知識や計算源と組み合わせることができる。 ・反復的な計画と行動によって、一連の作業がある複雑なタスクを遂行できる。 ・エージェントが行動でエラーが発生したかどうかを観察し、修正を試みることができる。 「LLM」が「推論」(行動理由の推論) と「行動」(理由に従って行動) の両方を交互に実行してタスクを遂行する仕組みは、「R
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