【Stable Diffusion】LoRAを使う際に階層ごとに強さを設定できる拡張機能「LoRA Block Weight」の使い方を紹介！気になったゲームの攻略情報、PCの豆知識、様々なガシェットのレビューなどを紹介してます！その他にも管理人の趣味をいろいろと書き綴っています。
【Stable Diffusion】拡張機能「Mov2Mov」を使ってアニメ動画を作ってみよう！【Multi ControlNet】
こんにちは！悠です！ 少し前、Redditでかなり有名になった下の動画をご存知でしょうか？ I transform real person dancing to animation using stable diffusion and multiControlNet by u/neilwong2012 in StableDiffusion 女性が踊っている実写の動画を素材にして、アニメイラスト風の女の子が踊っている動画に変換していますよね。 これは、今回紹介する動画を素材にして別の動画を生成する拡張機能「Mov2Mov」とMulti ControlNet（下の記事で紹介）の組み合わせで実現しています。 【Stable Diffusion】Multi ControlNetを使って複数のモデルを組み合わせ、複雑な画像の構図を制御するやり方！「Stable Diffusion」の拡張機能「Con
【Stable Difussion Web UI】崩れた手や指を修正できる！「Depth library」の使い方！
プロンプトをしっかり入力しているのに、手や指が崩れてしまうという経験はないでしょうか？ 手や指は他の要素に比べて複雑な構造をしているため、プロンプトだけでは再現が難しい場合があります。 そんな悩みを解決できるのが「Depth library」という拡張機能です。 手や指のDepth(深度)マップを使って、手や指を再現できます。 この記事では「Depth library」の具体的な使い方について解説します。
LlamaIndex（GPT Index）にDevelopersIOの記事を100件読み込ませて質問してみた | DevelopersIO
吉川@広島です。 本家ChatGPTとは違う、オリジナル知識を持ったChatGPTを作るにはどうしたら良いか調べていたところLlama IndexやLangChainを知りました。 そこで、LlamaIndexを使ってDevelopersIOブログを直近100記事ほど読み込ませ、本家ChatGPTとChatGPT+Llama Indexそれぞれに以下の質問をしてみました。 「DevelopersIOブログ内において、AWSに関する記事のURLを1つください。また、記事の要約を教えてください。」 本家ChatGPTに聞いた場合: ChatGPT+Llama IndexにDevelopersIOブログを直近100記事ほど読み込ませた場合: 記事のURLは"https://dev.classmethod.jp/news/230316-aws-trouble-webinar/"です。記事の要約は、
ChatGPT時代に必要かも!? Pythonで実行するファイルパース（PDF編） | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は話題のChatGPTにコンテキストを与える際に必要となるファイルパース処理について見ていきたいと思います。 本記事ではPDFに焦点を絞ってみていきます。既存のライブラリ内の実装も確認していきます。 先行事例の実装 先行事例の実装として、よく話題となる以下のライブラリを見ていきます。 （LlamaIndexとLlamaHubはほぼ同じですが、parserとしては片方にしかないものもあるため） LlamaIndex https://github.com/jerryjliu/llama_index https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/index.html LlamaHub https://github.com/emptycrown/llama-hu
chrome ヘッドレスの環境構築(Ubuntu編)
今回はchrome ヘッドレスの環境構築(Mac編)で説明できなかったUbuntuでchrome ヘッドレスを動かす方法について説明したいと思います。 用意するもの Ubuntu [オプション]Ruby(2.3.4) chrome ヘッドレスの起動設定(Ubuntu) 必要なライブラリをインストール $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install -y libappindicator1 fonts-liberation chromeのインストール $ curl -O https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb $ sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb ※curlコマンドが使えない場
ChatGPTを活用したQ&Aの作り方。FAQ作成も問合せ分析も自動化！ - チャットボットのhitobo（ヒトボ） | アディッシュのチャットボット（ChatBot）サービス
ChatGPTは豊富な知識を元に幅広い分野の回答ができるため、Q&Aの文章生成にも応用できるのでは？と考えている方も多いのではないでしょうか？一方で、各種メディアの報道などでも言われている通り「もっともらしく間違った回答をする」ことも事実です。 しかし、実は結論「ほぼ正しい内容にできるChatGPTによるQ&Aの作り方」があります。 Q&Aの作り方、FAQの作成手順 ChatGPTを活用したQ&Aの作り方 ChatGPT利用時の注意点（業務利用はAPI版の利用を推奨） これら全般をまとめていますので、過去にQ&Aを作るための作業負荷の高さに苦労をした経験がある方や、これからQ&Aを作ろうとしている方は、ぜひ最後までお読みになり、参考にしてみてください。
大規模言語モデルの知識を補完するための Retriever の紹介 - ACES エンジニアブログ
こんにちは、株式会社ACESでインターンをしている篠田 (@shino__c) と申します。普段は博士課程の学生としてNLPの研究をしています。 ここ数ヶ月で ChatGPT に加えて GPT-4 等の大規模言語モデル (LLM) が次々とリリースされていますね。 ChatGPT (gpt-3.5-turbo) はAPIの使用料が安いことから、多くの人が気軽にLLMを使用できるようになり、AI、特にNLPを売りにしている多くの企業は技術的にどうやって競争優位性を築けばいいのか模索しているのではないでしょうか。 その問いに対する１つの答えになりそうなものに、Retriever というものがあります。 例えば、社内にある外部には出せない文書を元に顧客からの質問に答える質問応答のサービスを作りたい場合、ChatGPT のような LLM の訓練にはそのようなデータは使われていないため、prompt
Civitai: The Home of Open-Source Generative AI
All sorts of cool pictures created by our community, from simple shapes to detailed landscapes or human faces. A virtual canvas where you can unleash your creativity or get inspired. All sorts of cool pictures created by our community, from simple shapes to detailed landscapes or human faces. A virtual canvas where you can unleash your creativity or get inspired.
CyberAgent社の日本語LLM OpenCALMの対話モデル用途のfinetune検証 - ACES エンジニアブログ
こんにちは、ACESでアルゴリズムエンジニアとして働いている檜口です。最近はChatGPTを始めとする言語モデルの研究開発やプロダクト改善に取り組んでいます。 昨年末のChatGPTのリリース以降、大規模言語モデル（large language model, LLM）の社会実装が急速に進んできています。弊社でも商談解析AIツールACES MeetにLLMを組み込むなど、LLMの活用を広げています。こちらに関してはLLMを活用したAIまとめ機能リリースの裏側について過去記事を書いてありますのでご興味ある方はぜひご覧ください。 tech.acesinc.co.jp LLMはOpenAIのChatGPTが最も有名ですが、最近はオープンソースでモデルを開発する流れも活発になっています。特に、英語で学習したオープンソースモデルはMeta社のリリースしたLlamaを始めとして非常に強力なものがリリース
docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]. ERRO[0000] error waiting for container: context canceledを解決する - Qiita
docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]. ERRO[0000] error waiting for container: context canceledを解決するNVIDIADockernvidia-docker sudo apt-get install nvidia-container-runtime curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | sudo apt-key add - distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.
![docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]. ERRO[0000] error waiting for container: context canceledを解決する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f3062ae510676cbe760d16416262b4c0c38a2328/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9ZG9ja2VyJTNBJTIwRXJyb3IlMjByZXNwb25zZSUyMGZyb20lMjBkYWVtb24lM0ElMjBjb3VsZCUyMG5vdCUyMHNlbGVjdCUyMGRldmljZSUyMGRyaXZlciUyMCUyMiUyMiUyMHdpdGglMjBjYXBhYmlsaXRpZXMlM0ElMjAlNUIlNUJncHUlNUQlNUQuJTIwRVIlRTIlODAlQTYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPTYwMDA5NGNkMjAzYzgyMDRkMDMwNGY1MGIwODJmN2Rj%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBtdXJha2FtaXhpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1kYmQ4N2RjNDZkN2E1MjU1NmUyNDM3MDFmOWYyOTJkNQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df88b8464a0729a7efae5c1c95941dd3d)
オープンなLLMをDockerで動かす
次々と発表されるオープンな日本語大規模モデル どうなっているの？？という感じですよね。 我らがnpakaさんは、さっそくGoogle Colabで動かしていらっしゃいます。 ただ、Google Colabだと毎回モデルのダウンロードが大変なので、ローカルでDocker使って手軽に動かせるといいな、ということでやってみました。 以下GitHubのリポジトリにDockerfileとサンプルプログラムをおいています。チャットっぽいことをできるようにしています。 上記で、サイバーエージェントとリンナのLLMが両方動きます。 使用環境 前提となる環境です。使用しているPCのスペックは以下です。 項目 内容
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