人工知能

画像生成の主戦場はすっかり拡散モデルですが、大学時代に作成していた「プリキュア StyleGAN」を紹介します。プロフィールアイコン程度に使える画像の生成を目標としていました。 最終形態（この記事よりもさらに追加で改善を実施）のリポジトリは以下です。 Chainer で出来ているので、保守作業がやや面倒なことになっていますが、ちゃんと動くはずです。 …

仕事上必要になり、OpenAI CLIP によるエンコーディングを使って画像分類をするロジスティック回帰モデルを作成していました。 反応位置を見るために、Grad-CAM を適用できそうだなと考えていたのですが、Grad-CAM は One-Hot エンコーディングによる出力を想定しているように見えるので、スカラー値で出力をする二項のロジスティック回帰だと、どう計算すれば良いか自明ではありませんでした（少なくとも私には）。 …

ELYZA Japanese LLaMA 2 の 13B モデルがリリースされたのでお試しです。量子化済みモデルの中から fast-instruct-q5_K_M を選びました。 7B を扱った先回記事とだいたい同じ内容を Ubuntu で行っています。 Llama.cpp の Python バインディング (CPU) である llama-cpp-python は OpenAI 互換の API サーバーを内蔵しているので、ここに Chatbot UI (WEB フロントエンド) を接続することで、ChatGPT サービスのように WEB から ELYZA Japanese LLaMa 2 を使うことができます1。 …

DiffBIR は、拡散過程に基づく画像復元モデルです。 Stable Diffusion の重みを利用しているようです。 …

先回記事の続きです。前回紹介した Elyza の日本語言語モデル ELYZA Japanese LLaMa 2 を Chatbot UI から使えるようにしてみました。 Llama.cpp の Python バインディングである llama-cpp-python は OpenAI 互換の API サーバーを内蔵しているので、ここに Chatbot UI を接続することで、ChatGPT のように WEB から ELYZA Japanese LLaMa 2 を使うことができます1。 …

Stability AI より Japanese StableLM Instruct Alpha 7B v2 がリリースされたので、期待を込めてサクッと試しました。 …

M2 MacBook Pro にて、Llama.cpp を使い量子化済みの LLaMA 2 派生モデルを実行することに成功したので手順をメモします。 Llama.cpp は言語モデルをネイティブコードによって CPU 実行するためのプログラムであり、Apple Silicon 最適化を謳っていることもあってか、かなり高速に動かせました。 …

仕事で使うかもしれないとなったので、GPU 搭載の Windows マシンで ELYZA Japanese LLaMa 2 をお試し動作させました。現時点での手順を簡潔にメモします。 …