ローカルLLMでzoltraakを動かせるか検証してみた
はじめに どんな人向けの記事？ ローカルLLMに興味のある人 zoltraakに興味のある方 LLMを用いて要件定義書を作りたい方 内容 今回は元木さんのZoltraakを使って、自然言語から要件定義書を作ってみようと思います。 ただし、リリースされてから2ヶ月以上経ったzoltraakを普通に動かすだけでは面白くないので、この記事ではローカルLLMを使った場合にどの程度の品質のアウトプットが得られるか、そもそもまともに使えるのかを検証してみたいと思います。 結論 結論から述べると、下記の通りになりました。 現状のローカルLLMだけでzoltraakを完全に動作させるのは難しそう。 要件定義書は問題なく作成できる。 その後の工程の、ディレクトリ・ファイル構成を作成するための実行可能なpythonコードを作ることができなかった。 grimoiresの記載を工夫することで、ある程度は改善できる
ローカルLLMに小説を書いてもらう v2｜Kohya S.
この時はそれぞれ単独のプロンプトで小説家と編集者を演じさせましたが、今回はもうすこしシステマチックに、段階を踏んで小説を生成させてみます。 プロンプトの検討等にはkgmkm氏のリポジトリや記事を参考にさせていただきました。この場を借りてお礼申し上げます。 仕組みを相談するのにClaude (3.5 Sonnet)とやり取りをしていましたので、この記事の草稿も書いてもらいました。所々、なんとなく冗長だったり文体が違ったりしますが、面倒なのでそのままにしてあります（すみません）。 生成スクリプト生成スクリプトとプロンプト定義はgistに置きました。 https://gist.github.com/kohya-ss/68d41a9720bfbdfd87869ec970142f4b 概要近年、大規模言語モデル（LLM）の発展により、AIによる文章生成の可能性が大きく広がっています。今回はローカル環
Googleのモバイルバックエンドサービス「Firebase」が強化、Firestoreのローカルエミュレータ、機械学習による顔輪郭抽出など新機能。Firebase Summit 2018
Googleのモバイルバックエンドサービス「Firebase」が強化、Firestoreのローカルエミュレータ、機械学習による顔輪郭抽出など新機能。Firebase Summit 2018 Googleが提供する「Firebase」は、Googleが2014年に買収したモバイルアプリケーション向けのバックエンドサービスです。 スケーラブルなデータベースのマネージドサービス、ユーザー認証、モバイルデバイスへのプッシュ通知、アクセス解析などのサービスを提供しています。さらに最近ではクラッシュ分析、A/Bテストなど、モバイルアプリケーションの開発と運用、改善を行うためのプラットフォームとしての機能も提供しています。 そのFirebaseをテーマにGoogleが主催する年次イベント「Firebase Summit 2018」が、チェコ共和国のプラハで10月29日に開催され、基調講演で多くの新機能が
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