ローカルLLMをファインチューニングしRAG構築するステップ
日本語対応のオープンソースLLMを活用してローカルLLMをファインチューニングし、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築するためのステップについて詳しく解説します。 RAGとファイン…
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ローカル環境でLlama（オープンソースLLM）を動かすステップ
この記事ではローカル環境でLlama（オープンソースLLM）を動かすステップをわかりやすく紹介します。
ローカルLLMでプライバシー保護と手軽なチャットAI活用法
近年、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）をパソコンやスマートフォンのローカル環境で動作させる「ローカルLLM」の普及が急速に進んでいます。この記事では、ローカルLLMでのプライバシー保護と手軽なチャットAI活用法について紹介します。
ローカル環境でLLMを動かすツール – OllamaとLM Studioの比較
OllamaとLM Studioは、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を実行するためのツールですが、以下の点で特徴が異なります。 ユーザーインターフェースと操作性 モデルの互換性と選択肢 プラットフォーム対応 Ol…
オンプレでの生成AI活用：高セキュリティと低コストを実現するローカルLLM
近年、生成AI（Generative AI）の活用の中でも、とくにオンプレミス環境で自社独自の生成AIを導入する動きが注目されています。本記事では、オンプレミスでの生成AI活用のポイントと成功事例を紹介し、そのメリットと導入時の注意点について解説します。
ローカルLLMを使った日本語生成の実力を徹底解説
近年、生成AIの進化により、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を活用する動きが活発化しています。特に、日本語対応のローカルLLMは、セキュリティやプライバシーの観点から注目されています。本記事では、ローカルLLMを…
なぜ今、ローカルLLM（生成AI）が注目されているのか？
ローカルLLM（生成AI）とは、クラウドサービスを介さず、個人のPCや企業のサーバーなどのローカル環境で直接動作させるLLMのことです。オープンソースのLLMが公開された2023年以降、多くの注目を浴びているわけですが、注目を浴びるその理由はなんなのでしょうか？この記事ではローカルLLMの魅力について迫ります。