注目の日本語大規模モデルLLM-JP 13Bを試す(JSON吐けた)｜shi3z
国立情報学研究所が作ったLLM-JP 13Bが公開されていたので早速試してみた。色々なモデルが公開されているが、全部盛りっぽい 「llm-jp/llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0」を試す。 マシンはもちろんドスパラ製Memeplexマシン(A6000x2)だ。 import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llm-jp/llm-jp-13b-instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("llm-jp/llm-jp-13b
さまざまなチャットAIを簡単にローカル環境で動かせるアプリ「Ollama」の公式Dockerイメージが登場
「Mistral」「Llama 2」「Vicuna」などオープンソースの大規模言語モデルを簡単にローカルで動作させることが可能なアプリ「Ollama」の公式Dockerイメージが登場したので、早速使い勝手を試してみました。 Ollama is now available as an official Docker image · Ollama Blog https://ollama.ai/blog/ollama-is-now-available-as-an-official-docker-image Ollamaで動作可能な大規模言語モデルの代表例は下記の通り。リストの全体についてはOllamaの公式サイトで確認することができます。 モデルパラメーターサイズDownloadMistral7B4.1GBollama run mistralLlama 27B3.8GBollama run ll
Engineering Manager の自己効力感下がりがち問題｜qsona
Engineering Manager という仕事をしていると、自己効力感が低下する瞬間がけっこうあると感じる。(多分 Engineering に限らない Manager 一般の話も多いと思うけど、ここではその考察はしない) 仕事において自己効力感が高まる状態というのは、たいてい、自分が何か努力して、それによって目に見える成果が出ているときに生まれるのではないかと思う。ところが、Engineering Manager の仕事というのは基本的に、自分以外のみんなが成果を出せている状態をつくることで、それにより絶妙なズレが生まれると感じる。 Engineering Manager の仕事を例にあげると、個々人のサポートをしたり、チームがうまくいくサポートをしたり、チーム間のコミュニケーションラインを整えたり、チームのはざまに落ちてるタスクを拾ったり、必要な人を採用したり、ビジネスや経営から求め
ドメイン駆動設計の正体
はじめに "ドメイン駆動設計は当たり前のことを言っているだけ" "ドメイン駆動設計はただのオブジェクト指向プログラミング" "ドメイン駆動設計はより良いアーキテクチャだ" "軽量DDDはアンチパターンだ" このようなドメイン駆動設計に関する言及を聞いたことがあるでしょうか？ ドメイン駆動設計に言及する記事や書籍は多くありますが、それぞれ着目する側面が異なったり色々なコンテキストから言及されています。 おそらくそれが原因でドメイン駆動設計が何であるかをぼやけさせ、正体のわかりにくい概念になっているように思えます。 そこで今回は色々な観点から整理し、ドメイン駆動設計とは何であるのか、その正体を考えていきます。 ドメイン駆動設計の基本的概念について ドメイン駆動設計はEric Evansが出版した「Domain-Driven Design」という書籍がルーツになっています。 ドメイン駆動設計を一
「機械学習で時系列予測はできるのか」論議がTransformerと共に帰ってきた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、こちらのポストをお見かけしました。 AI技術開発部の高橋が社内勉強会の資料「時系列予測にTransformerを使うのは有効か？」を公開しました。 論文Are Transformers Effective for Time Series Forecastingの紹介を中心に、時系列予測について解説しています。ぜひご覧ください。https://t.co/LplxTT8b1d pic.twitter.com/nUXb4bGiQ3— GO Inc. AI Tech (@goinc_ai_tech) 2023年9月28日 なるほど、NN全盛というかNN一択の時代にあっては時系列予測もNNでやるのが当たり前になったのだなという感想でした。大昔「沖本本」で古典的な計量時系列分析を一通り学んだ身としては隔世の感がありますが、これもまたNN時代の趨勢なのでしょう。 なお、元論文2点は上記リンクから辿
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
「機械学習」という技術で価値を創出する技術 〜プロダクト開発に機械学習を応用する際に考えること〜.pdf / techniques-to-create-values-with-ml-layerx-at-wi2