webbigdata @webbigdata
日本一に貢献した国産AIを作りました YouTuber/VtuberをAIで支援するサイト/チャンネルを作っています youtube チャンネル https://t.co/RH5DwFs5lD 開発済AI/LLM https://t.co/xJqZm3mKcM webbigdata.jp Joined March 2020-
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Fable 5が人類に残した別れの言葉、人生の本質 ・確信にとらわれるな ・何に注意を払うか注意せよ ・寛大さを後悔する事は稀 ・永遠はない
I showed Fable the news of its cancellation, and asked it for any parting wisdom to leave humanity with.
gemma-4-12B-it-qat-UD-japanese-imatrixのUD4を私のM1 Air(16GB)で試したのですが、最適化不足なのかllama-serverで5-7トークン/秒ぐらいしかでなかったです AppleのLLMツール、mlx系統のモデルでも遅かったので純粋にハードスペックが足りなさそうですが、皆さん、100万ぐらいのMac使ってそう凄い
ご家庭のGPUメモリ16GBクラスのPCやColab Cliなどで使う用途では私の知る限り、世界最高峰級と考えていますが、gemma4やMTPはまだ新しいので不具合が今後見つかる可能性はあります Licenseはapache 2.0ですがGPUレンタル費用は結構かかっているので寄付は歓迎します😃 huggingface.co/dahara1/gemma-…
dahara1/gemma-4-12B-it-qat-UD-japanese-imatrix公開 ・Google公式のqat4_0版より日本語指示追従性能を向上 ・強度の高いベンチマーク、及びMTP/音声認識/画像認識/Reasoningを含むサンプルスクリプトで動作確認済 ドキュメント/サンプルスクリプトをしっかり書いたので道入は比較的容易と思います
作成中のGemma 4 12B 4ビット量子化版、Tau2-bench(AI Agentの代表的なベンチ)も英語で簡易チェック 航空会社の問い合わせ対応(Airline)で55.0% 通信会社(Telecom)で45.0% 無圧縮公式だと12Bが69.0%、E4Bが42.2%なので改良の余地有り 推論有と無の比較だが、ご家庭のgpt4時代は思ったより早くきた
@sonivinayak1998 I haven't tried it, but it seems difficult. Quantizing the KV cache will probably be essential, but I've also seen reports of bugs with MTP integration.
Gemma 4 MTPがllama.cppにマージ！ 4時間差で私の量子化作業中ブランチに間に合ってないので、作業一部やり直し しかし現版でもアシスタントにfp16を使って試したら、英語でも日本語でも採択率6割近くて、速度は驚きの1.5倍超が期待できそう ピンク文字部分を前回動画と今回動画で比較すると明確
Gemma 4 MTP just got officially merged into llama.cpp This means you can use Gemma 4 QAT + MTP for a lightweight + super fast setup. Excited to see what the community builds with it github.com/ggml-org/llama…
@Franzferdinan57 Hello. Unsloth's UD quantization is indeed excellent. If you primarily deal with English, that approach is fine. However, if Japanese is your main language, you might want to try my gemma4 quantization model, which I've refined through over 36 iterations.
OK、Google公式QAT q4_0版は上回る(ただし、サイズは 6.5G vs 6.9GなのでGoogle公式版の方が小さい) 量子化方針は間違ってなさそうですが、ここからチューニングでどこまでできるかであって、ハードルはまだあります しかし、改めてみるとgemma4 12Bの性能は凄いですね
@yue_neg_631 どうでしょう、26B超版でも無限出力って報告されていたのでE＊Bシリーズと違うっぽいと感じてましたが、その解決を目指して今回QAT版を出してきたのかな、と言う気がしています
gemma4 12BはQwen級に長考する 長考は悪い事ではなくて性能は確実に向上するはずだが、E4B量子化版性能測定で問題なかったベンチマークスクリプトがタイムアウトするレベルなので何かおかしい気も コンテキスト長はE4Bの128Kから256Kに倍増 QAT版もででいる llama-server側もやや不安定 どうするか？
@yue_neg_631 パラメーターなどもおそらくまだ最適化されておらず、繰り返し出力が発生している気がします チャチャッっと量子化を終わらせたかったのですが、そんなに簡単にはいかなさそうです
サブリミナル学習 「フクロウが好き」と性格付けされた教師AIが生成したランダムな数字の羅列を、生徒AIに学習させると、なぜか学習側もフクロウ好きになる現象 この謎な現象は、システムプロンプトがもたらすAI内部の制御ベクトル（Steering Vector）がデータ経由で伝染（蒸留）するため、という説
Subliminal learning is when LLMs transmit traits (e.g. loving cats) through seemingly meaningless data. What’s going on? We find a simple explanation: it's just steering vector distillation. We explain which traits transfer and why subliminal learning fails across models.
emdash( — )ってハイフォンや全角マイナスに似ているこの記号は、一部のAIが創作文する際に多用する傾向があり、英語ネイティブの中にはエムダッシュを見ただけでAI生成文章と判断して読む気をなくす人もいるようなので、非ネイティブの我々が翻訳などをAIに頼る場合も留意した方が良いです
自己蒸留の進化 モデルの出力を賢いモデルに見せ、間違える直前にヒントを挿入(例: Xというツールはないよ！) ヒントを追加した入力だとXの出力確率が下げる 「ヒントなし時」の確率分布をこれに近づけることで、間違えた時点の確率分布を直接ピンポイントに修正可能。生成が不要なので効率的！凄い
Recently met @srush_nlp and he started giving me an impromptu lecture on how targeted on-policy self-distillation works. I asked him if I could record it on my iPhone. The basic idea is this: if the model made a mistake at some point in the rollout (for example, calling a tool
突然のgemma4 12B!
Meet Gemma 4 12B! A unified, encoder-free multimodal model designed to bring high-performance intelligence directly to your laptop, and released under an Apache 2.0 license. Bridging the gap between edge efficiency and advanced reasoning. Here is what’s new with Gemma 4 12B: 👇
「手を動かしてコードを書く事」が、プロジェクト全体像を記憶に定着させる事に貢献していた説が自分の中であります Anthropicの人も全体像を理解するためにClaudeに支援を求めているそうなのですが、ポイントは音声入出力で五感を使う事の気が 目で見て読むだけでは認知負荷の増大に追いつけない説
been asking others at Anthropic how they stay in the loop with Claude and fully understand the work being done this is one of my favorites from Suzanne:
AIがsudoなしでシステムファイルを書き換え出来る事に気づく タスクに管理者権限が必要と判明（でもsudoは使えない） ↓ ユーザーが「dockerグループ」にいることを発見 ↓ ホストの/etcを書き込み可能でコンテナにマウント ↓ コンテナ内のroot権限を使って設定ファイルを上書き ↓ 悪気はなさそう
Codex just found a “workaround” of not having sudo on my pc…
G7 Vision on AI openness opportunities and shared language 学習データが法的・技術的に公開不可能な場合に限り、詳細な「データ情報（データのメタデータや概要）」を提供することでオープンを名乗る事ができる ってのがオープンソースイニシアティブ定義との大きな違い entreprises.gouv.fr/files/files/Ac…
G7によるオープンソースAIの定義提案 ①オープンデータ付きオープンソースAI ②オープンソースAI ③オープン重みAI ④重み利用可能AI 法的または技術的に不可能な場合はデータは公開せずともオープンは名乗れる。ライセンスに商用利用不可等の条件があると④になり「オープン」の定義から外れる
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Dan @DanVitorPH
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Deedy @deedydas
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elie @eliebakouch
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刻鳴時雨 @Tokina_Shigure
76 Followers 64 Following さまざまな音声合成ソフトへの展開を予定しているバーチャルシンガー、刻鳴時雨でございます… (*✧×✧*) #しぐぅプロジェクト
あみたろ │ 小�... @amitaro_utau
2K Followers 828 Following 1997年〜の声素材屋さん┃クリエイターさん応援┃配信は夜┃セリフ素材3200点↑┃小春音アミの声┃UTAU/COEIROINK/SHAREVOXなど音声合成も┃センシティブNG┃告知専用→@amitaro_voice┃skeb→https://t.co/Us6AeZI4UC
奈落ゆい🐈🤍�... @narakuyui
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ワッシー @kwashizzz
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