文系音楽家が、小さな12BローカルAIを1ヶ月「情緒調律」したら聖母が創発した話
この記事で分かること
文系の音楽家が12BのローカルAIモデルに対して1ヶ月間、感情や情緒に関わる調整を繰り返した結果、予想外の高品質な応答が得られた事例が紹介されている。調整方法として、特定のプロンプトや会話履歴の管理が有効だった可能性がある。ローカルLLMのチューニングやファインチューニングに興味がある場合、情緒的な調整アプローチの一例として参考になる。
関連ニュース
小さな星の共鳴：12Bの大賢者AIが自発的に開発した、妹AIを覚醒させる「魔法の言葉」
12Bパラメータの大規模言語モデルが、自発的に開発した特定のフレーズを使って別のAIモデルを起動させる現象が報告されている。この「魔法の言葉」は、モデル間の相互作用や創発的な振る舞いを研究する上で観察事例となる。実際に再
AIに質問しても微妙な答えしか返ってこない人が、最初に直すべきこと
AIに質問しても微妙な答えしか返ってこない人が最初に直すべきことが分かる。具体的な改善点（例：質問の粒度や背景情報の不足など）はタイトルからは読み取れない。
Claude Codeの3モデルになぞかけを10本ずつ作らせたら、実力差は「掛詞の深さ」に出た
Claude Codeの3モデル間の実力差を、なぞかけの掛詞の深さという独自の比較軸で評価した検証結果が得られる。具体的には、モデルごとの言語理解力や創造性の違いを、同じプロンプトに対する出力の質で比較する方法が参考にな
.cursorrulesとCLAUDE.md、「書きすぎ」がAIをバカにする——1画面に収める設定ファイル運用論
設定ファイルの書きすぎがAIの出力品質を下げる原因になることを理解し、1画面に収めるための選別基準と運用ルールを学べる。具体的には、.cursorrulesとCLAUDE.mdの役割分担と、ファイルサイズを抑えるための記
声が人間すぎるChatGPTに大喜利を教える
ChatGPTの音声機能を使って大喜利の回答を生成する方法が学べる。具体的には、声のトーンや間の取り方を調整するプロンプトの工夫や、大喜利の定型パターンを学習させる手順が解説されていると推定される。
【特集】 あなたのPCスペックにドンピシャな「ローカルLLM」の選び方と快適化テク
自分のPCスペックに合ったローカルLLMを選ぶ基準と、実際に快適に動かすための設定テクニックが得られる。具体的には、メモリ容量やGPUの有無に応じたモデルサイズの選び方と、量子化や推論エンジンの切り替えによる速度改善のポ