✷ アーカイブ · ラボ 11 拠点 · ディスパッチ 58 件

ラボ

毎朝十数個の公式ブログを開いて回る必要はありません。OpenAI、Anthropic、DeepMind などの一次発表を、要点を抜き出した形で。

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Ollama LLaVA 1.6 視覚モデルのサポート

Ollama は LLaVA 1.6 を統合し、より高い画像解像度、改善されたテキスト認識、および 34B パラメータの新サイズを含む視覚機能を強化しました。

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Ollama Python および JavaScript ライブラリのリリース

Ollama は、Ollama の REST API 機能のアプリケーションへの統合を簡素化するために、公式の Python および JavaScript ライブラリをリリースしました。

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クライアントサイド技術を用いたLLM搭載Webアプリの構築

Ollamaは、ブラウザベースのツールとローカルLLM実行のためのOllamaを組み合わせて、完全にローカルなRetrieval-Augmented Generation (RAG) Webアプリケーションを構築することの実現可能性を探索しています。

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Ollama 公式 Docker イメージのリリース

Ollama は、大規模言語モデルのローカルへのデプロイを簡略化するために、公式の Docker スポンサード・オープンソース・イメージをリリースしました。

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Ollamaを介してローカルLLMをObsidianノートに統合する

Ollamaは、Llama IndexとローカルLLMを使用して、個人のノートに対して概念的な検索と対話的なインタラクションを可能にするObsidianプラグインの構築方法を示しています。

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Code Llama プロンプトガイド

Ollamaは、Instruct、Code completion、およびPython特化型バージョンを含む、MetaのCode Llamaモデルのバリエーションごとに、プロンプトをどのように構成すべきかについての技術ガイドを提供しています。

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Ollamaを使用してCode Llamaをローカルで実行する

MetaのCode Llamaモデルは、Ollama経由でローカル実行が可能になり、7B、13B、34Bパラメータのバージョンに加え、プログラミングタスク向けのcodeおよびPython特化型が提供されています。

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Ollamaを使用して検閲なしのLlama 2モデルをローカルで実行する

Ollamaを使用すると、ユーザーはLlama 2やその他のモデルの検閲なしバージョンをローカルで実行できます。これにより、標準モデルでよく見られる過度に慎重な回答や拒否につながるアライメントの制約が取り除かれます。