特許実務相談相手としてどの生成AIが優れているか
特許実務相談相手としてどのテキスト生成AIが優れているかを調査するため代表的なテキスト生成AIであるChatGPT 4o、ChatGPT o3、Claude 3.7、Cemini 2.5pro、欧州特許庁ガイドライン学習済NotebookLMに以下の質問をしてみました。 「欧州特許実務について質問です。クレームで10～20ｗｔ％という数値範囲が特定されています。一方で引用文献には15～30ｗｔ％という数値範囲が開示されています。この場合欧州特許庁はクレームの主題がこの引用文献に対して新規であると判断しますか？」 ちなみにこの質問に対する回答は「No」になります。つまりこのクレームの主題はこの引用文献に対して新規性を有しません。理由は欧州ではクレームされた数値範囲が公知の数値範囲と一部重複する場合，公知の数値範囲の端点によって新規性が否定されるからです（過去の記事「欧州ではクレームされた数値
【ローカルLLM】Qwen3を使ってみた話【中国最新AI】｜Catapp-Art3D
はじめにOllamaで大規模言語モデルQwen3が利用可能になったので利用してみました。日本語も公式対応しています。 ただし、筆者の主力GPUであるRTX 3060はFramepack「叡智」版のテストに利用しているので、GTX 1660ti+1650上でのQwen3 8B版の動作確認です。 上記ページをQwen3 8B版で日本語要約しました。 Thought for 22 seconds このドキュメントは、Qwenチームが最新の大規模言語モデル「Qwen3」を発表した内容をまとめています。以下に要約します： 【モデル概要】 Qwen3は、2350億パラメータの大規模モデル（Qwen3-235B-A22B）と、300億パラメータのMoEモデル（Qwen3-30B-A3B）を含むファミリーです。また、4B、8B、14B、32Bなど、さまざまなサイズの密集型モデルも提供され、すべてApach
直感 LLM
急速に進化する大規模言語モデル（LLM）を、視覚的に理解しながら実践的に学べるハンズオンガイド。本書では、Jupyter Notebookやクラウド上で実際にモデルを動かしながら学ぶことができます。大規模言語モデルに欠かせないTransformerの仕組みをはじめ、要約、セマンティック検索、テキスト分類、クラスタリング、RAG（検索拡張生成）といった技術も、図解とともに直感的に理解できます。豊富なコード例と既存ライブラリの活用法を通じて、直感を重視したアプローチでLLMを学びたい読者に最適な一冊です。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部 言語モデルの理解 1章 入門大規模言語モデル 1.1 言語AIとは？ 1.2 言語AIの近年の歴史 1.2.1 Bag-of-Wordsによる言語の表現 1.2.2 埋め込みによる言語の表現 1.2.3 埋め込みの種類 1.2.4 注意機構による文脈
CPUが得意なことをCPUにまかせて少ないVRAMでも大きめのLLMを速く動かす - きしだのHatena
Redditに「VRAM足りないとき一部のレイヤーをCPUに任せるんではなく、レイヤー全部をGPUに載せてレイヤー内部のFFNだけCPUに持っていったら速くなった、なんでこれが標準じゃないんだ」というのがあったので、おうちのRTX 4060 Ti 16GBで試してみたら微妙に速くなりました。 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7/dont_offload_gguf_layers_offload_tensors_200_gen/ Qwen3 30B A3Bで試してみる こういった指定がOllamaやLM Studioではできないので、今回はKoboldCPPというので試してます。 https://github.com/LostRuins/koboldcpp KoboldCPPでは実用が厳しいので、llama.cppで試すほう
Qwen3はローカルLLMの世界を変えたかも - きしだのHatena
Qwen3が出ていて、14Bを中心にいろいろ試したのだけど、かなり使い物になって、日常的な用途ではこれでいいのでは、という感じもします。 4BでもGPT-4oを越えているという話もありますが、確かに単純な用途ではGPT-4oの代わりにしてもいいなと場面も割とありそうな出力です。さすがにちょっと込み入ったものだと4oだけど。 1.7Bなど小さいモデルも既存のモデルより使えるものになっていて、ローカルLLMの世界を変えそう。 解説動画も撮りました。 週間ニュースのまとめはじめました。 サイズとしては0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32Bと、MoEモデルの30B-A3B, 235B-A22Bです。 30B-A3Bが賢いというベンチマークだけど、コーディング用途だと14Bや32Bのほうがいいかも。MacならMLXで30B-A3Bは めちゃ速くていいけど。という感じでどのサイズにも
第2のDeepSeekショック？ オープンな中国LLM「Qwen3」シリーズが破格の性能で話題 最大モデルはOpenAI o1やGemini 2.5 Proに匹敵、たった4BでもGPT-4oレベルに
第2のDeepSeekショック？ オープンな中国LLM「Qwen3」シリーズが破格の性能で話題 最大モデルはOpenAI o1やGemini 2.5 Proに匹敵、たった4BでもGPT-4oレベルに 中国Alibabaが4月29日（現地時間）に発表した、大規模言語モデル「Qwen」の最新版となる「Qwen3」シリーズが話題だ。フラッグシップモデルの「Qwen3-235B-A22B」は「DeepSeek-R1」の半分未満のパラメータ数ながら、OpenAIのo1やo3-mini、GoogleのGemini 2.5 Proなど他のトップモデルと並ぶ性能を達成したという。「Qwen3-4B」は小さなモデルでありながらも「GPT-4o」を多くの項目で上回るとしている。 公開した全てのモデルがオープンウェイトであるため、フラグシップの235B-A22B以外はデスクトップ向けハイエンドGPUなどで動作さ
LLMの使い分けは大体Geminiでいい（2025年4月時点）｜erukiti
3ヶ月経って、いくつか新しいモデルが登場したことでごっそり事情が変わりました。 ChatGPT Pro使ってましたが解約しました。o3が登場したらまた考えます。一時期解約していたGemini Advanced（Google AI Oneプレミアム？）を契約しなおしました。Claudeの年契約をしたんですがすこーし後悔しています。 追記: Gemini 2.5 Pro は今までのGemini シリーズとは明確に違うコメントとかでGeminiアレルギーの人が多そうなので追記します。実際のところ僕もそうでしたよ。過去のGeminiは、特に1.5 Proが論外なくらいハルシネーションも多く馬鹿で、使い物にならないおもちゃでした。それは事実です。2.0 Proで状況が変わり始めたものの実験モデルが続いてて、結局コイツの真価がよくわからんってなってました。 Gemini 2.5 Proを触ったことがな
AIシフト作成が実用レベルへ！Gemini2.5Proで実現する”ほぼ修正不要”のシフト表｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
「毎月のシフト作成、いい加減ラクしたい…」 そう感じている方は多いはず。スタッフの希望、公平性、連続勤務禁止… 複雑なルールをクリアするシフト表作りは、本当に骨が折れますよね。 これまでも大規模言語モデル（LLM）にシフト作成を手伝わせる試みはありましたが、「惜しいけど、結局手直しが必要…」というケースも少なくありませんでした。 初期のChatGPTによる取り組みはこちら しかし、LLMの性能技術は驚異的なスピードで進化しています。特に最新のGeminiモデルであるGemini 2.5 Proの登場により、シフト作成のような複雑なタスクの自動化精度が格段に向上し、"ほぼ修正不要"なレベルの下書き作成が現実のものとなりつつあります。（タスクが複雑なので個人的にこれをLLMのベンチマークの1つとしています） 今回は、AIに高精度なシフト表を作らせるためのプロンプト（以前のものから改良あり）と、
財布を気にしたくないのでローカルLLM(Gemma3)にコードを書かせてみた - MNTSQ Techブログ
SREチームマネージャーの藤原です。 LM Studio + Gemma 3 + Cline + VSCodeの環境を自由研究的に試用したので、その報告エントリです。 モチベーション プライベートでコードを書く際も最近はClineなどを使ってLLMを使ってコーディングをすることが徐々に増えてきました。 VSCodeとClineを組み合わせて外部サービスをつかってコードの変更作業を実施する場合、 何かコードの変更を依頼するたびに、財布の中身から少しずつお金が溢（こぼ）れていく感覚があるでしょう。 1回1回の額は少額とはいえ、多数回繰り返すとなかなかの金額になってきます。 会社では予算の範囲内であれば、利用できますが、個人開発の場合はなかなか躊躇してしまうこともあるでしょう。 また、先日Googleが公開したオープンなローカルLLMのGemma 3も話題になったりしています。 そこでAPI課金
【決定版】 Claude 3.7 Sonnetで作成した図解やプレゼンをPowerPointで編集可能にする方法（HTML対応）｜Mavericks, Inc
Claude 3.7 Sonnetのデザインセンスは極めて高く、イケてる図解やスライドをポン出しで生成することができます。以下のような投稿を見て感動し、Claudeに課金して、ワクワクしながら試してみた方も多いのではないでしょうか。 Claude 3.7 Sonnetの図解デザイン能力、あまりにもすごい。 ㅤ バズった「グラレコプロンプト」を参考に作成した、 ㅤ 幅広く使える有益デザインプロンプト10選をまとめました👇🧵 pic.twitter.com/al5n7Udf3c — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 9, 2025 しかし残念なことに、生成された図解の編集は困難を極めます。Claudeに指示を出すことである程度は修正できるものの、言うことを中々聞いてくれずトークン切れにあったり、時間がかかりすぎて時短になっていなかったり、自
自作小説をLLMにレビューさせてみる（ローカル4モデル、サービス型4モデル+α）｜Kohya S.
25-2-25: Claude 3.5 Sonnet (Oct 2024)、Claude 3.7 Sonnet Extended 追加（結果のみ） 24-5-14: ChatGPT 4o追加 24-4-29: Qwen1.5-110B-Chat-gguf Q4-K-M 追加（結果のみ） 24-4-18: Command-R+ (cohere playground) 追加（結果のみ） 簡単なまとめ見返したらあまりにも長くて読みづらかったので、Opusの力も借りて、要約を追記しておきます。 【ローカルLLM】 LightChatAssistant-4x7B-f16.gguf: 非常に流暢な日本語で応答するものの、小説の内容理解には限界が見られた。キャッチーな単語に引きずられるなど、ややハルシネーションが見受けられた。ただし、このサイズのモデルとしては驚くべき性能を示している。 c4ai-com
【プロンプトあり】GPT-4とGemini1.5 Proを活用した短編小説の執筆フローの解説｜葦沢かもめ
これをさなコンのお題となっている冒頭文、「見返した日記には、一ページだけ意味のわからない箇所がある。」と組み合わせたらどんな物語になるだろうか？と考え、そこからコンセプトを作りました。 今回は使いませんでしたが、アイディアの作り方は下記の記事で解説しているので、ご参考までに。 Gemini1.5 Proを利用した理由はコンテキストサイズが200万トークンと大きいからですが、最終的に使い勝手が悪すぎてストレスになったので、途中からGPT-4に乗り換えています。特に生成を続けていった後、途中で分岐したいのにできないのが使いづらかったです。 出力 はい、承知いたしました。「シミュレーション世界のバグによって日記の一ページの意味が分からなくなった」というアイディア1と生命科学の要素を組み合わせ、奇妙でユーモアのあるコンセプトを5つ作成します。 これらのコンセプトは、生命科学の要素とシミュレーション
GPUが1枚でもローカルで高速にLLM評価を回したい！
前回の記事の続きです。 Command R+はどこまで量子化するとアホになってしまうのか？ 前回の記事で、Command R+（CR+）のようなモデルはまあ4bit程度までは量子化しても実用的に問題なさそうだという事が分かった。 では、今回はいよいよローカルのCR+でElyzaTasks100の採点をさせまくろう！と言いたいところだが、だがちょっと待ってほしい。 …実は、あの後「もしかしたらCR+よりもLlama3-70Bの方が日本語能力高かったりして…」と考えて、LLama3の8Bモデルと70BモデルにElyzaTasks100を解かせていつも通りCR+に自動評価させてみた。 その結果がこれである。 な、なんと、Llama3-70BはCommand R+を上回るスコアを獲得している！つまり、Llama3-70Bの日本語での能力はCommand R+を上回ってる可能性が高い！ Llama3
Google が Gemini Code Assist を個人ユーザー向けに無料で提供。月18万件の補完
Google が Gemini Code Assist を個人ユーザー向けに無料で提供。月18万件の補完 2025 2/25 Googleは、個人開発者向けに AI コーディングツール Gemini Code Assist の無料版のパブリックプレビューを発表しました。 Gemini Code Assist は、コードスニペットの作成、デバッグ、既存コードの修正などを支援し、開発者が複数のプラットフォーム間を行き来することなく作業を完了できるよう設計されています。無料版は学生や趣味のプログラマー、フリーランサー、スタートアップなどを対象としており、最新の AI 技術を活用した高度なコーディング支援を提供します。 今回、無料版として個人ユーザーに提供される Gemini Code Assist は、月間最大18万回のコード補完が可能であり、Google によれば、これは他の無料のコーディング
rinnaのDeepSeek R1蒸留モデルがすごい - きしだのHatena
DeepSeek R1が話題になってだいぶたちますが、日本語対応モデルも出てきてますね。 そして2/15にrinnaからDeepSeek R1の蒸留モデルが出ていて、これがかなりいい感じなのでびっくりしてます。驚き屋してます。 DeepSeek R1では、こっそりと回答方針を決めるフェーズがあるのだけど、そこがなかなか筋がいい。 というか、作り方もなんだかすごいので最後に解説してます。 Qwen2.5とDeepSeek R1を利用した日本語大規模言語モデル「Qwen2.5 Bakeneko 32B」シリーズを公開｜rinna株式会社 ※ 2/18追記 こういう記事を書くときに「これがローカルで動いてすごい」のように書くんですが、ここではローカルで動いてすごいということは書いてなく、普通にちゃんと答えがでてその内容がすごいという風になってきてますね。追記ここまで。 CyberAgentからも
わずか26分間の学習と1000円以下の計算コストでOpenAI o1-preview相当のAIモデルを構築する方法が発表される
2025年1月31日、スタンフォード大学で大規模言語モデルを研究するニクラス・ミュニホフ氏らの研究チームが、少ないデータサンプルと簡単な方法でOpenAI o1-previewとほぼ同等のスケーリングとパフォーマンスを再現する手法を、未査読論文リポジトリのarXivに発表しました。AIアーキテクトでソフトウェアエンジニアのティム・ケロッグ氏が、この論文について解説しています。 [2501.19393] s1: Simple test-time scaling https://arxiv.org/abs/2501.19393 S1: The $6 R1 Competitor? - Tim Kellogg https://timkellogg.me/blog/2025/02/03/s1 ミュニホフ氏らが発表した論文は、テスト時の計算リソースを増やすことで言語モデルの推論性能を向上させる「Sim
AIの女の子がわいわい競馬予想するシステムを個人展示したら倍率2000倍の馬券が当たってしまった (1)設計思想編 - Qiita
何が起きたのか 生成AIが好きな個人がなんでも出展できる、 「なんでも生成AI展示会」 というイベントがありまして、 11/16(土) 12:30 ~ 18:00にて「#生成AIなんでも展示会」を開催します🎉 個人の方が生成AIで作っているものを見ることができる・体験することができるイベントになっています！ 申し込みURLは以下⬇️https://t.co/aNIQ6myJ4q 以下の方との共同主催です@sald_ra @GianMattya @miketako3 @Yanagi_1112 — ようさん (@ayousanz) September 28, 2024 人づてに出展しないか誘われたので、ストレス解消がてら９月頃から「マルチエージェントLLM(大規模言語モデル)オーケストレーション」というコンセプトで競馬予想をするシステムをシコシコと土日に作っておりました。 （ふだんは仕事でウ
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「事前学習はやり直しのできない一発勝負」 国産フルスクラッチLLM「PLaMo」シリーズ開発者に独占インタビュー／最新「PLaMo 2」の登場が国産AIの潜在力を世界に示す新たな一歩に【特集・集中企画】
【西川和久の不定期コラム】 Ryzen搭載のミニPCで簡単に楽しめる生成AI画像アプリ「Amuse」！+少しLLM
【西川和久の不定期コラム】 スマホでもローカルでLLMが動く時代！iPhone 16 Proで試してみた
