高校生の時に痴漢捕まえて後日そいつの上司が何故か私の父に謝罪したい言って言い出して、社会人はストレス一杯なので男好きのする体型の女子高校生を見ると慰めてほしいっていう誘惑に耐えないんですよ、これから飲みに行きません?って言い出した話してよいですか。
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💃🏼💃🏼Alpaca🕺🏼🕺🏼 on Twitter: "高校生の時に痴漢捕まえて後日そいつの上司が何故か私の父に謝罪したい言って言い出して、社会人はストレス一杯なので男好きのする体型の女子高校生を見ると慰めてほしいっていう誘惑に耐えないんですよ、これから飲みに行きません?って言い出した話してよいですか。"
高校生の時に痴漢捕まえて後日そいつの上司が何故か私の父に謝罪したい言って言い出して、社会人はストレス一杯なので男好きのする体型の女子高校生を見ると慰めてほしいっていう誘惑に耐えないんですよ、これから飲みに行きません?って言い出した話してよいですか。
文章から画像を生成するAI「Stable Diffusion」をPhotoshopで動かすプラグイン「alpaca」が登場
入力した文章に沿った画像を自動生成できるAIが「Stable Diffusion」です。そんなStable Diffusionを、Photoshopのプラグインとして使用できるようになる「alpaca」が登場しました。 alpaca - Humans 🤝 AI Models for Image generation https://www.getalpaca.io/ 「Stable Diffusion」は、入力したテキストに沿った画像をまるで人間が描いたかのような高いクオリティで生成することができるという画像生成AIです。実際にStable Diffusionを使うと、どんなテキストからどんな画像を生成できるのかは、以下の記事を読めばよくわかります。 キーワードに沿ってまるで人間が描いたような絵や写真を生み出すAI「Stable Diffusion」が一般公開されたので使ってみた - G
日本語Alpacaデータを用いてJapanese-Alpaca-LoRAを作ったので公開します【期間限定デモページあり】｜kun1emon
⚠️注意今回公開するのはLoRAを用いて作成したLLaMAの日本語化Adapterでありモデル自体ではありません。 LoRAをマージするベースのLLaMAは商用不可であり、今回公開するAdapterで日本語化したモデルも商用利用はできません。 OpneAIの利用規約で、OpenAIサービス、ChatGPTの出力結果を競合モデル開発用途に利用することはできません コンテンツ生成者はできません。 詳細は記事後半で述べていますが利用規約が適用されるのはコンテンツ生成者までです。 概要2022年の11月末にOpenAIからChatGPTが発表されてから、それに追随するようにGoogleからBard、MetaからLLaMAなど大規模言語モデル（LLM）が発表されました。さらにLLaMA 7Bを「text-davinci-003」を用いて「Self-Instruct」で作成された52Kのデータセット（
Railsプロジェクトで、自分が好んで使っている便利な処理をまとめてみました。 core_ext編 sort_byは安定ソートではないので、with_indexを組み合わせて安定ソートを行う https://gist.github.com/alpaca-tc/ed793961f2db438abaae3c00b7e303fa RSpec編 partial viewでインスタンス変数を呼び出していないことをチェックするテスト https://gist.github.com/alpaca-tc/c19f00d583234a2c73eda6d8378b8c50 モデルが変更された際に、参照元・参照先の双方に関連が定義されていることをチェックするテスト https://gist.github.com/alpaca-tc/d53dee5977746256717c7522988b13d8 テーブルが変更
手元で動く軽量の大規模言語モデルを日本語でファインチューニングしてみました(Alpaca-LoRA)｜masa_kazama
イントロ最近、ChatGPTやGPT-4などの大規模言語モデル(LLM)が急速に注目を集めています。要約タスクや質疑応答タスクなど様々なタスクで高い性能を発揮しています。これらのモデルはビジネス分野での応用が非常に期待されており、GoogleやMicrosoftが自社サービスとの連携を進めているという報道も相次いでいます。 今回は、手元で動作する軽量な大規模言語モデル「Alpaca-LoRA」を日本語にファインチューニングしてみました。この記事では、そのファインチューニングのプロセスや応用例について簡単に解説していきます。ChatGPTやGPT-4は、モデルがブラックボックスでありAPI経由でしか入力を与えて出力を得ることができません。さらに、現時点（2023年3月20日）では、独自のデータを用いてファインチューニングを行うこともできません。 しかし、Alpaca-LoRAというモデルを用
チャットAI「Alpaca」をローカルにインストールしてオフラインでAIと会話できる「Alpaca.cpp」インストール手順まとめ
2023年3月に、スタンフォード大学がChatGPTと同等の性能を持ったチャットAIモデル「Alpaca」を公開しました。このAlpacaをPCにインストールしてチャットAIをローカルで動かせるようにする「Alpaca.cpp」が登場したので、実際にインストールしてチャットAIと会話する手順をまとめてみました。 GitHub - antimatter15/alpaca.cpp: Locally run an Instruction-Tuned Chat-Style LLM https://github.com/antimatter15/alpaca.cpp 「Alpaca.cpp」をインストールしてチャットAIと会話できる環境をWindows上に構築するには、まずC＋＋のコンパイラや「CMake」「Git」などの各種ソフトウェアをインストールする必要があります。今回はC＋＋のコンパイラを準
ALPACA Attack
Paper Q&A How to ALPN/SNI Updates! News A big reevaluation of TLS libraries, TLS application servers, and a new internet scan by Jannik Hölling is now available in the Updates section! ALPACA will be presented at Black Hat USA 2021, USENIX Security Symposium 2021, and Real Word Crypto Symposium 2022! Recommended articles: Ars Technica (Dan Goodin), Golem (Hanno Böck; German) Introduction TLS is an
GPT-3.5に匹敵するチャットAIを構築可能なモデル「Alpaca 7B」をスタンフォード大学が公開、オープンソースで安価に再現可能
Metaの大規模言語モデル「LLaMA」の7Bモデルに微調整を行った、オープンソースでよりよい命令追従性を実現した大規模言語モデル「Alpaca 7B」をスタンフォード大学の研究チームが公開しました。Alpacaを用いると、GPT-3.5に似た動作を、はるかに小さな環境で簡単・安価に再現することができます。 Alpaca: A Strong Open-Source Instruction-Following Model - Stanford CRFM https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html Stanford Alpaca, and the acceleration of on-device large language model development https://simonwillison.net/2023/Mar/13/a
llamaをAlpacaデータセットを使いLoRaでfine tuneしたものが良い感じだったので、Bloomを日本語でfine tuneしてみようと思う 以下をそのまま参考にする とりあえず、fine funeを動かしただけで、ちゃんと学習させてないので注意 HugginfaceのBloomとpeftも参考にする fine tune fine tune対象をBloomに変更 model = LlamaForCausalLM.from_pretrained( "decapoda-research/llama-7b-hf", load_in_8bit=True, device_map=device_map, ) tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained( "decapoda-research/llama-7b-hf", add_eos_token=
Alpaca-LoRAという家庭用GPUでも大規模言語モデルのFineTuningが可能なモデルが発表されました。 本記事では、livedoorニュースコーパスを使用してAlpaca-LoRAをFineTuningしてニュースのタイトルを考えさせるというタスクに挑戦してみます。 技術の概要 Alpacaとは Alpacaとは、先日Metaが発表したLLaMa 7Bをtext-davinci-003によるself-instructで生成されたデータを使用してFineTuningした言語モデル。 生成したデータは52K個で生成コストは500ドル以下と低コストです。 人間による予備評価では7Bという比較的小さなモデルにも関わらず、text-davinci-003に似た挙動を示すという報告があげられています。 Alpaca-LoRAとは Alpaca-LoRAとはAlpacaで作成したデータセット
Alpaca まとめ｜npaka
「Alpaca」の学習方法について軽くまとめました。 1. Alpaca「Alpaca」は、「LLaMA 7B」(Meta)をファインチューニングした言語モデルです。「text-davinci-003」による「self-instruct」で生成された52Kの命令追従型の学習データを使って学習しています。「Alpaca」はOpenAIの「text-davinci-003」に似た挙動を示しますが、驚くほど小さく再現が容易で安価であることが特徴です。 また、「Alpaca」は学術研究のみを目的としており、商用利用は禁止しています。 2. 学習済み言語モデル と 学習データアカデミックな予算で高品質な言語モデルを学習させるためには、「強力な学習済み言語モデル」と「高品質な学習データ」が必要です。 1つ目は、最近リリースされたMetaの「LLaMA」で解決されます。2つ目は、「self-instru
GitHub - tloen/alpaca-lora: Instruct-tune LLaMA on consumer hardware
🤗 Try the pretrained model out here, courtesy of a GPU grant from Huggingface! Users have created a Discord server for discussion and support here 4/14: Chansung Park's GPT4-Alpaca adapters: #340 This repository contains code for reproducing the Stanford Alpaca results using low-rank adaptation (LoRA). We provide an Instruct model of similar quality to text-davinci-003 that can run on a Raspberry
GitHub - tatsu-lab/stanford_alpaca: Code and documentation to train Stanford's Alpaca models, and generate the data.
The current Alpaca model is fine-tuned from a 7B LLaMA model [1] on 52K instruction-following data generated by the techniques in the Self-Instruct [2] paper, with some modifications that we discuss in the next section. In a preliminary human evaluation, we found that the Alpaca 7B model behaves similarly to the text-davinci-003 model on the Self-Instruct instruction-following evaluation suite [2]
GitHub - antimatter15/alpaca.cpp: Locally run an Instruction-Tuned Chat-Style LLM
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『💃🏼💃🏼Alpaca🕺🏼🕺🏼 on Twitter: "高校生の時に痴漢捕まえて後日そいつの上司が何故か私の父に謝罪したい言って言い出して、社会人はストレス一杯なので男好きのする体型の女子高校生を見ると慰めてほしいっていう誘惑に耐えないんですよ、これから飲みに行きません?って言い出した話してよいですか。"』へのコメント
暮らし 💃🏼💃🏼Alpaca🕺🏼🕺🏼 on Twitter: "高校生の時に痴漢捕まえて後日そいつの上司が何故か私の父に謝罪したい言って言い出して、社会人はストレス一杯なので男好きのする体型の女子高校生を見ると慰めてほしいっていう誘惑に耐えないんですよ、これから飲みに行きません?って言い出した話してよいですか。"
アルパカさんです！【アメリカの軍服】海軍防寒デッキジャケットN-1（大戦モデル）とは？ 0303 🇺🇸 ミリタリー USN N-1 COLD WEATHER DECK JACKET（ALPACA LINING）1940S REPRO JAPAN MADE - いつだってミリタリアン！
今回は、1940年代のアメリカ海軍デッキジャケットを分析します。 暖かいジャケットなので、これから活躍するジャケットですね。 残念ながら、今回はモデル品です！ 中古ですが程度は良好ですよ！ 目次 １ アメリカ海軍防寒デッキジャケットN-1（大戦モデル）とは？ ２ 全体及び細部写真です！ ３ その特徴とは？ ４ 製造とサイズのデータです！ ５ まとめ スポンサーリンク スポンサーリンク １ アメリカ海軍防寒デッキジャケットN-1（大戦モデル）とは？ 海軍の各種艦艇に乗り組んでいる水兵の過酷な勤務状況については、これまでも取り上げてきました。 そして各国とも、創意工夫を凝らしたデッキジャケットを開発していたこともお話ししましたね。 今回のモデルは、アメリカ軍が第二次大戦前に採用したデッキジャケットになります。 僅かなマイナーチェンジを繰り返して、1950年代まで使用されました。 そ
冬のキャンプに暖をとるために必須のストーブですが、石油、薪、ガスなども種類が多くどれが良いのか悩んでしまします。 そんなときに、手間がなく持ち運びも便利で安全な石油ストーブのALPACA アルパカプラス TS－77NCなら、初心者でも使いやすく寒い季節の強い味方になりますよ。 ALPACA アルパカプラス TS－77NC アルパカ（ALPACA）とは！ ALPACA アルパカプラス TS－77NC【仕様】 ALPACA アルパカプラス TS－77NC【特徴】 ALPACA アルパカプラス TS－77NC【価格】 ALPACA アルパカプラス TS－77NC【レビュー】 【ポイント1】キャンプにピッタリの雰囲気！ 【ポイント2】自宅でも使える！ 【ポイント3】カラーバリエーションが豊富！ 【ポイント4】出力が大きく暖かい！ 【ポイント5】安全に利用できる！ 【ポイント6】小さいので小型テント
GitHub - sunner/ChatALL: Concurrently chat with ChatGPT, Bing Chat, Bard, Alpaca, Vicuna, Claude, ChatGLM, MOSS, 讯飞星火, 文心一言 and more, discover the best answers
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無料ふわふわアルパカゲーム『Alpaca Stacka』がSteamにて人気。絶対に誰も傷つかないやさしさ100％の世界 - AUTOMATON
Valveは8月24日、Steamにおける7月のトップリリースを公開した。売上上位としては、『ファイナルファンタジー』ピクセルリマスターシリーズなどの傑作や『Tribes of Midgard』などの新進気鋭の作品がランクイン。一方、リリース後に獲得したユニークプレイヤーの合計に基づいたトップ5の無料プレイゲームも紹介されており、マルチプレイシューター『Rogue Company』やオンラインアクションRPG『GrandChase』などがトップに食い込んでいる。こうした作品群のなかで異彩を放っているのが『Alpaca Stacka』だ。その名のとおり、ふわふわのアルパカゲームである。PC Gamerが報じている。 『Alpaca Stacka』は7月29日にリリースされた3Dアクションゲームだ。主人公は心優しいアルパカのPaz。ある日、雌鶏のMama Henに招かれ、パーティへ参加すること
Introducing Alpaca Chroma for the Web Generative art tools that work alongside youBring your boldest ideas as far as possible, as fast as possible. At Alpaca, we prioritize aligning our generative A.I. toolset with the goals, workflows, and preferences of our community of artists. We strive to seamlessly integrate technology with human creativity, empowering users to bring their imaginative vision
Alpaca-LoRA まとめ｜npaka
「Alpaca-LoRA」について軽くまとめました。 1. Alpaca-LoRA「Alpaca-LoRA」は、「LoRA」を使用して「Alpaca」の結果を再現するためのコードが含まれているリポジトリです。「Raspberry Pi」で実行できる「text-davinci-003」に迫る品質のInstructモデルを提供しており、コードは 13b、30b、65bに簡単に拡張できます。 単一のRTX4090で5 時間以内に実行される学習コードに加えて、基本モデルとLoRAのダウンロードと推論、および結果として得られるLoRA重み自体のスクリプトを公開します。安価かつ効率的にファインチューニングするために、HuggingFaceの「PEFT」とTim Dettmersの「bitsandbytes」を使用します。 ・Colab ・Discord 2. セットアップセットアップ方法は、次のとおり
Adobeが正式リリースしたAdobe Fireflyの画像生成機能では、「スケッチから画像作成できる」機能は、ただいま「開発中」となっており、今後追加される予定となっています。 しかし、「手描きスケッチからAI画像生成したい。」という夢を今すぐ叶えてくれるPhotoshop AIプラグイン「Alpaca」がリリースされたので、今回はご紹介します。 Alpaca AI Photoshopプラグイン 「アーティストのためにつくられたAIツール」Alpaca for Adobe Photoshop Alpaca AIツールは、テクノロジーと人間の創造性をシームレスに統合し、想像力豊かなビジョンを簡単に実現、表現できるPhotoshop用のAIプラグインで、現在ベータ版となります。 Alpacaの主な特長のひとつが、「スケッチを詳細な画像に変換する」機能。 「ラフな手描きのスケッチからでも
布留川npaka大先生がRWKVのファインチューニングする方法を公開していたのだが、Google Colabでは7Bが限界で14Bは失敗したらしい。 人はいつでも、誰かのお役に立つチャンスを伺っている。 今こそ千載一遇のチャンス!ドスパラ様から我らがMemeplexのために開発していただいた、怒涛のA6000x2マシンが火を吹く時が来た!みんな!パソコン買うならドスパラ!AIやるならドスパラだぜ!忘れないでくれよな!(※ドスパラはMemeplexにスポンサーしています) 大先生がGoogle Colabで14Bの学習に失敗したのは、学習時のメインメモリの消費が80GBを超えてしまったからだそうだ。 ならば大丈夫。我らがドスパラ謹製Memeplexマシンは、A6000(VRAM48GB)を二枚搭載した上に、メインメモリは怒涛の256GB。もともとRAMディスクとして使うことを想定していたもの
「Google Colab」で「Alpacaデータセット」による「RWKV」のファインチューニングを試したのでまとめました。 前回 2. ChatRWKVのプロンプトの確認「ChatRWKV」で、モデルに入力されるプロンプトを確認します。 以下のように、print()を追加しました。 print("--[prompt]--\n", new, "----") out = run_rnn(pipeline.encode(new))「+i 富士山の高さは？」と入力した時の時のプロンプトは、次のとおりでした。 これは、Alpacaモデルで使われていた学習データの書式になります。 (#の数は3個から1個に減ってる) 「+i」がない場合は、次のようなプロンプトでした。 3. Alpacaの学習データの書式「Alpaca」の学習データの書式は、次のとおりです。 ・入力がInstructionとInput
Alpaca Stacka ゲーム紹介。 Alpaca Stackaゲーム紹介 動物の友達を助ける親切なアルパカとして遊べる3Dアドベンチャー。 任天堂のゲームのような可愛らしいデザインと、美しいグラフィック。 島を探索して、迷子の小鳥を集めて農場に集めましょう。 タイトルメニュー画面 ゲームを起動すると、タイトルメニュー画面になり、STARTでゲームが始まっていく。 OPTIONSで音量調節、コントロール設定の確認ができます。 CREDITSで製作者の確認ができます。 STARTでゲームを始めると、アルパカを操作してスタートになります。 近くに鶏がいるので話しかけると、鶏の子供の子供が迷子になったので探してきてほしいそうだ。 迷子の小鳥はマップ中の至るところにいるので、探して柵の中に入れてあげよう。中には隠れている小鳥もいる。 小鳥に近づいて話すと、アルパカの背中に小鳥を乗せるので柵に運
沖縄発の運転代行マッチングプラットフォーム運営Alpaca.Lab、シードラウンドで7,000万円を調達——XTech V、すこやかHD、琉球銀行らから - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
「AIRCLE」 Image credit: Alpaca.Lab 沖縄を拠点に運転代行マッチングプラットフォーム「AIRCLE（エアクル）」を運営する Alpaca.Lab は、シードラウンドで7,000万円を調達したことを明らかにした。このラウンドのリードインベスターは XTech Ventures で、沖縄を拠点に薬局チェーンを展開するすこやかホールディングス、琉球銀行の「BORベンチャーファンド」が参加したほか、調達金額には沖縄振興開発金融公庫から資本性ローンが含まれる。 Alpaca.Lab は、北陸先端科学技術大学院大学で人工知能の研究に携わっていた棚原生磨氏により2018年創業。琉球大学との共同研究により、運転代行業界の最適化を図ろうとするスタートアップだ。 運転代行業者は全国には8,850存在するが、うち沖縄には737と国内最多の運転代行業者が存在する（各都道府県警察で認定
この記事は京都開発拠点アドベントカレンダー 18日目の記事です。 マネーフォワードには開発拠点が複数ありますが、技術情報はSlackで議論・共有されています。 今日はそんなSlackの中から、東京拠点と京都拠点を跨いで開催した「Railsへコントリビュートする勉強会」について、東京拠点のアルパカ隊長が紹介します。 はじまりのSlack ふとした時に、社内SlackのRubyチャンネルでこんな会話がありました。 @alpaca-tc 程よい難易度で、kamipoさんが「これ自分がやらんでもええやろ」みたいなissueがあれば このslackに投げてもらって 誰かシニアエンジニアがサポートしつつ、新卒がRailsコントリビュートするみたいなのやりたい:eyes: すると、kamipoさんからすぐ解決できるものは見た瞬間に直してしまっていると前置きがあった上で、 こんなissueを教えてもらいま
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こんの ALPACA D2C起業家 on Twitter: "「以下の日程でご都合いかがでしょうかメーカー」 地味に便利です。 打つ面倒がないし、よくある曜日と日にち間違いみたいなのも防げる。 広告全くついてないから、収益なしで提供してくれてるのかな。本当ありがたい。 https://t.co/o4tjrifGda"
「以下の日程でご都合いかがでしょうかメーカー」 地味に便利です。 打つ面倒がないし、よくある曜日と日にち間違いみたいなのも防げる。 広告全くついてないから、収益なしで提供してくれてるのかな。本当ありがたい。 https://t.co/o4tjrifGda
GitHub - antimatter15/AlpacaChat: A Swift library that runs Alpaca prediction locally to implement ChatGPT like app on Apple platform devices.
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こっちのほうがデータが整理されているという話です
【iOSアプリエンジニア】業界唯一の運転代行適正化プラットフォームサービス「AIRCLE」を育てるエンジニアを募集します！＜南国の沖縄でスタートアップ！＞ - 株式会社Alpaca.Labの求人 - Forkwell Jobs
株式会社Alpaca.LabがiOS アプリエンジニアを募集中。Swift、Kotlin、PHPに関連する、提示年収400万円〜1,000万円の求人情報です。【募集終了】
1000円以下で美味しいワイン★Alpacaソーヴィニヨンブラン★飲んだ - saborimaxのガッツリ趣味ブログ(｀・ω・´)
★Alpacaソーヴィニヨンブラン★ 雑談 基本情報 特徴 感想 香り 味 ★Alpacaソーヴィニヨンブラン★ 雑談 おはようございます。 またまたアルパカです(*^▽^*) よろしくおねがいします(*^▽^*) 基本情報 原産 チリ メーカー サンタ・ヘレナ・アルパカ 輸入会社 日本 アサヒ 度数 12％ 容量 750ml ワインタイプ 白・辛口 ぶどう品種 ソーヴィニヨンブラン 見た目↓ 透明感がありますね(*´ω｀*) ラベルもシンプルでとても素敵です(*'ω'*) 中身↓ グラスに注ぐとほぼ透明ですが 薄っすら黄緑です。 特徴 ハーブや草原のような香りの キリっとした心地よい酸味。 レモンやグレープフルーツの爽やかな果実味にパッション・フルーツのニュアンスが加わった、キリッとしたフレッシュな味わいが魅力のキレの良い辛口白ワインです。 公式HPより www.asahibeer.co
はじめに Alpaca.cppとは MacでAlpaca.cppを試す おわりに はじめに こんにちは、山本です。最近(2023/3/28)のChatGPTのブームには目を見張るものがありますね。毎日、何かしらのChatGPTやLLMのニュースを目にします。 そのようなニュースの中で筆者が一番驚いたものはLLMをRasberry Pi 4で動かしたという内容です。 I've sucefully runned LLaMA 7B model on my 4GB RAM Raspberry Pi 4. It's super slow about 10sec/token. But it looks we can run powerful cognitive pipelines on a cheap hardware. pic.twitter.com/XDbvM2U5GY— Artem Andree
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Railsプロジェクトで好んで使っている便利な処理 - alpaca-tc
![DeNA ネットワーク運用監視ツールの紹介 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1b9acf5c47daa7b9d974947691fc12da8b40f44f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2024%2F10%2Fdena-network-monitoring%2Fcover.png)
BloomをLoRaを使い日本語alpaca datasetでfine tuneを動かす - Qiita
Alpaca-loraを日本語タスクでファインチューニングする - Qiita
【レビュー】ALPACA アルパカプラス TS－77NCを使ってみた！ - 格安^^キャンプへＧＯ～！
Alpaca - Generative art tools that work alongside you
Photoshop魔改造！手描きスケッチからAI画像生成できるプラグインAlpaca
RWKV14Bを日本語AlpacaデータセットでLoRAして公開しました(ご家庭で動く!?)｜shi3z
Alpacaデータセットによる RWKV のファインチューニングを試す｜npaka
アルパカのゲーム Alpaca Stacka ゲーム紹介
kamipoさんのアドバイスと拠点を跨いだ勉強会 - alpaca-tc
GitHub - kunishou/Japanese-Alpaca-LoRA
alpaca_cleanedを日本語化して公開しました｜shi3z
Macで動くLLMのAlpaca.cpp - HapInS Developers Blog
GitHub - shi3z/alpaca_ja: alpacaデータセットを日本語化したものです
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