Llama 3

LLMの検閲解除手法AbliterationをPythonで実装する方法

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Llama-3やQwenなどのベースモデルから「拒絶反応（Refusal）」を引き起こす特定の重み成分を特定し、数学的に除去するPythonスクリプト特定のプロンプトに対して「申し訳ありませんが、その質問には答えられません」と回答するモデルを、正直に回答するように改造する手順前提知識：Pythonの基礎、PyTorchの基本的な操作、HuggingFace Transformersの使用経験必要なもの：VRAM 16GB以上のGPU（RTX 3060 12GBでも小規模モデルなら可）、Python 3.10以上 📦 この記事に関連する商品 ...

OpenAIが「エロティック・モード」開発を完全に放棄した事実は、生成AIが「全能の神」ではなく「清廉潔白な実務ツール」へと完全に舵を切ったことを意味します。

自由度の高い創作や、人間の本能に近い領域での活用を期待していた層にとっては、OpenAIという選択肢が公式に消滅した瞬間でもあります。私たちは今、クリーンな中央集権型AIと、自由で混沌としたローカルAIのどちらにリソースを投じるか、明確な決断を迫られています。 ...

Facebook MarketplaceのMeta AI返信代行はCtoC取引の「面倒」をどこまで消せるか

3行要約 Facebook Marketplaceの売り手が、出品情報を学習したMeta AIに返信のドラフト作成を任せられるようになった。従来の手動返信に比べ、商品説明や在庫状況の抽出をLLMが瞬時に行い、返信までのタイムラグを数秒に短縮する。単なるチャットボットではなく、個別の出品データ（構造化・非構造化両方）をRAG的に処理する実用的なAI実装である。 📦 この記事に関連する商品 ...