LMM Calendar 2024 への招待状 AI(18)

LLM(Large Language Model)  Calendar 2024
https://qiita.com/advent-calendar/2024/llm
Day 2 投稿予定記事です。

次の記事の著者、読者の方の投稿、購読をお待ちしています。

Windows/Radeon での Ollama のサポート状況
https://qiita.com/7shi/items/dc037c2d5b0add0da33a

『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』は、LangChain/LangGraphを日本語で学習したい人にとって必携の一冊 part1
https://qiita.com/arrowKato/items/9794afd5c0890606fcea

『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』は、LangChain/LangGraphを日本語で学習したい人にとって必携の一冊 part2
https://qiita.com/arrowKato/items/af3d1cb5e0121db88f1e

miniforgeでjaxをM1 Macに入れてみた
https://qiita.com/gakenshizu/items/debd72510dea79c2b53d

LLMでPCを操作！？Claudeの新機能「computer use」を早速試してみた
https://qiita.com/hedgehog051/items/eddcf26ad5d1dc8086d5

Gemini 1.5 論文
https://qiita.com/hitomatagi/items/108cbf6d636097b330f5

[Dify] Difyで貯めたナレッジのQAを使って、Llama3-8BをLoRAでファインチューニングする。
https://qiita.com/hudebakononaka/items/0375c334ed26a6f49f68

こうやってNotionで論文管理しています
https://qiita.com/issakuss/items/f204f56fe2b28988eff8

生成AIアプリ開発プラットフォーム「Dify」の実力検証！～Qiita記事まとめ～
https://qiita.com/jkk-technologies/items/9a723c3eb49b2cf256ac

GoogleColabの猫モードとは何か
https://qiita.com/john-rocky/items/9758976dc03120d94f23

RAGの実装戦略まとめ
https://qiita.com/jw-automation/items/045917be7b558509fdf2

huggingface/TRLのSFTTrainerクラスを使えばLLMのInstruction Tuningのコードがスッキリ書けてとても便利です
https://qiita.com/m__k/items/23ced0db6846e97d41cd

HuggingfaceとColabで始める簡単機械学習
https://qiita.com/menon/items/51f586a04c6595f1a6c3

Googleによる生成AIモデル「Gemma 2」をMacBook(M2)で動かしてみた
https://qiita.com/nabata/items/428e8882651e8bc677f1

【Mamba入門】Transformerを凌駕しうるアーキテクチャを解説（独自の学習・推論コード含む）
https://qiita.com/peony_snow/items/649ecb307cd3b5c10aa7

Azure OpenAI ServiceのWhisper APIをPythonから使用する
https://qiita.com/potofo/items/2cbebe28c91f2c65d64f

Gemini APIの使い方
https://qiita.com/RyutoYoda/items/a51830dd75a2dac96d72

Python3.13正式リリースが出ました！
https://qiita.com/t3tra/items/152b6023e47c5b09bffe

DBRXのご紹介: 新たなSOTAオープンLLM
https://qiita.com/taka_yayoi/items/ea6293f8c72d6b1c4018

japanize_matplotlibがPython 3.12以降`ModuleNotFoundError`で動かない時の対処法
https://qiita.com/take_me/items/7d1a8823b99951210efa

Sentencepiece の分割を MeCab っぽくする
https://qiita.com/taku910/items/fbaeab4684665952d5a9

【論文丁寧解説】BitNet b1.58とは一体何者なのか
https://qiita.com/tech-Mira/items/67dec9c5a5f025d2727a

早速「ChatGPT search」のお試し【OpenAI】
https://qiita.com/youtoy/items/be294a7e8f9fec75fde9

nvidia-driver / CUDA / cuDNNのバージョン確認方法
https://qiita.com/ys_dirard/items/739b577a8ad772c0a059

日本語LLMをDPOと派生手法でファインチューニングする
https://qiita.com/jovyan/items/6767c9fd944a636fdf88

【OpenAI】o1-preview（と o1-mini）の API の利用条件が「Tier 5 ⇒ Tier 3 〜 5」になっている話と Tier の公式情報
https://qiita.com/youtoy/items/52b115700d4448a1a929

huggingfaceのaccelerateを使って訓練時のCUDA out of memoryを回避する
https://qiita.com/m__k/items/518ac10399c6c8753763

Windows10でのPEFTの実行方法 (bitsandbytes-windows-webui使用)
https://qiita.com/selllous/items/c4880767da45173227c1

GPT-4超えの日本語性能？ 話題のELYZA製LLMをBedrockにインポート！ サーバーレス化してみよう
https://qiita.com/minorun365/items/eadb4e818f71a802f0e7

gpt-neox-20b を 3090 x 2 で動かすメモ(3090 x 1 でも動く!)
https://qiita.com/syoyo/items/ba2c25a573ab8e338cd5

MeCabを使って姓名の分かち書きを試してみる
https://qiita.com/taogura-biz/items/e8ae112b39afb7cfba61

Hugging Face Hubにdatasetを作る方法
https://qiita.com/mitzukan/items/da90ff9905c2d5df92a2

ROUGEを訪ねて三千里:より良い要約の評価を求めて
https://qiita.com/icoxfog417/items/65faecbbe27d3c53d212

最近（～2024年5月）公開された LLM の性能を ELYZA-tasks-100 で比較してみた
https://qiita.com/wayama_ryousuke/items/33cfbe8ae69ec090ea77

テキスト文書のワード(語)をベクトル化して可視化
https://qiita.com/hima2b4/items/476a63b4b20d8937c88a

LLM 評価メトリクス: LLM 評価に必要なものすべて
https://qiita.com/ayoyo/items/50a64d47802d927142da

Swallow-MX 8x7b NVE v0.1 を ELYZA-tasks-100 で評価してみた
https://qiita.com/wayama_ryousuke/items/a58791cdc2a05847824d

GPT-NEOXとGoogleColabを使ってLLMをフルスクラッチで作ってみる
https://qiita.com/umaxiaotian/items/5d059181803809065a7a

テレビ放送から諸々扱えそうなテキストを取得する
https://qiita.com/tsurime/items/4495de929755db0bd6b4

LangCheckで探る：LLMの信頼性をどう評価するか
https://qiita.com/homura99/items/82d1e4159707cb8327c4

【入門編】WandBの基本 〜登録から実装、slack通知まで〜
https://qiita.com/Hiromasa_H/items/a74eda17a17091088ba4

日本語LLMでLLaVAの学習を行ってみた
https://qiita.com/toshi_456/items/248005a842725f9406e3

ngrokが便利すぎる
https://qiita.com/mininobu/items/b45dbc70faedf30f484e

GPT4-turboとClaude2、Gemini Proに同じ質問をして、回答結果を比較してみた
https://qiita.com/tatsuki-tsuchiyama/items/61e88cbef33e32aad34c

GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみた
https://qiita.com/tatsuki-tsuchiyama/items/21a77f764ea3a07ab901

「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム, python(8)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

操作可能なプログラムまはたバッチファイルとして認識されていません。Microsoft WindowsにPython3(7), Anaconda3)を導入する（7つの罠）error(61)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679

Google Colabのセッション切れを防止
https://qiita.com/hatter17/items/5d97d82c28006a300d72

LLM に取り組む背景, 目的, 目標 AI(2)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfed9b4fbb2db49c76fb



# related tools
シェルスクリプト export コマンド
https://qiita.com/blueskyarea/items/7e8bd6efcc538746a569

【cmake】最新版CMakeをapt installする方法【Ubuntu】
https://qiita.com/sunrise_lover/items/810977fede4b979c382b

GPUインスタンスの料金比較(2024)
https://qiita.com/jin0g/items/88b0c82063b770c4a2b5

RHEL/CentOSにおけるUIDとGIDの取れる範囲は？
https://qiita.com/mashumashu/items/0620df7c31efcdac6ddf

macOS Mojave 上のSafari バージョン14.0.1 (14610.2.11.51.10) で input type="file"が動かない
https://qiita.com/neeton_iwasaki/items/c80a22c5e418d2c10587

Enroot と Pyxis を試してみた
https://qiita.com/itokazu/items/b5f78fc391b586271a4f

からあげ機の発展 AI(3)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/538dc2699cd37fa1f3eb

# 404
https://qiita.com/taront/items/7ad9ab759d895b023cd6


<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.

# Qiita Calendar 2024
2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d80b8fbac2496df7827f

主催Calendar2024分析 Qiita(254)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15807336d583076f70bc

Calendar 統計
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e315558dcea8ee3fe43e

博士論文 Calendar 2024 を開催します。 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51601357efbcaf1057d0

博士論文(0)関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f223a760e607b705e78

# 自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

技術士(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce4ccf4eb9c5600b89ea

Reserchmap(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/506c79e562f406c4257e

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

coq(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d22f9995cf2173bc3b13

統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f

色(0) 記事100書く切り口 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22331c0335ed34326b9b

品質一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971

言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

水の資料集(0)　方針と成果
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5dbb30087ea732b52aa

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

音楽　一覧(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/faa4ea03d91d901a618a

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

# 関連資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e


## Engineering Festa 2024前に必読記事一覧
programの本質は計画だ。programは設計だ。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8545a769c246a458c27

登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc

統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b

自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd

参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2

Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4

プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db

ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907

アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618

統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3

読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0

脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382

心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e

NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6

データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)  
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64    

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52） 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25

「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f

大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5

全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2

小川メソッド　覚え（書きかけ）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68

DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327

views 20,000越え自己記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81

Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた213記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853

amazon 殿堂入りNo1レビュアになるまで。仮説(102)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/83259d18921ce75a91f4

100以上いいねをいただいた記事16選
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f8d958d9084ffbd15d2a

小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
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ver. 0.01 初稿 　20241124
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