開発生産性Conference 2024での登壇資料です https://dev-productivity-con.findy-code.io/2024?m=2024/m/2rylnmAf
![プロダクト拡大フェーズでプロダクト検証サイクル効率化を目指す過程で見えたもの / Streamlining Product Validation in Growth Phase](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0ca166cafad7b610d20fe42e18628f4ca07d12c1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F40f8d8d126c74526ac3971550342c32d%2Fslide_0.jpg%3F30793004)
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はじめに こんにちは、KDDIアジャイル開発センターのはしもと(仮名)です。 エンドレス水出しコーヒーの時期になりましたね。 今回は、Ollama を使って日本語に特化した大規模言語モデル Llama-3-ELYZA-JP-8B を動かす方法をご紹介します。 このモデルは、日本語の処理能力が高く、比較的軽量なので、ローカル環境での実行に適しています。さあその性能は如何ほどに!!!!????はやくAIは俺から仕事を奪え。 Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、ELYZA社が開発した日本語に特化した大規模言語モデルです。Meta社の「Llama 3」シリーズをベースに、日本語での追加学習を行っています。80億パラメータという比較的小さなモデルサイズながら、「GPT-3.5 Turbo」や「Claude 3 Haiku」、「Gemini 1.0 P
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