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。
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。
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。
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。
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…
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。
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…
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。