【テックナビ】AIやテクノロジー関連の最新情報をお届け
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トランプが200億ドルのデータセンター投資発表、AI Trainingデータの枯渇を確認など【1/10AIとTECHニュース】
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▽本日のラインナップはこちら!
0:00 - トランプが200億ドルのデータセンター投資発表
0:44 - AWSがジョージアに110億ドル投資計画
1:17 - Anthropicが20億ドル調達を目指す
2:00 - NvidiaのAIチップ、莫大な性能向上!
3:51 - AI Trainingデータの枯渇を確認、倫理重視再考
5:34 - MicrosoftがPhi-4をオープンソース化!
6:36 - OpenAIが武器システムとリンクを禁止した
7:11 - ChatGPTの新機能がユーザー体験を向上
7:54 - ミッドジャーニー、バージョン7を全面的に再構築予定
8:52 - Metaの新しいメモリ技術でAIが向上しました
9:44 - LlamaIndexが複雑な意思決定を支援する
LlamaIndexが複雑な意思決定を支援する✨
venturebeat.com/ai/llamaindex-goes-beyond-rag-so-agents-can-make-complex-decisions/
ChatGPTの新機能がユーザー体験を向上 ✨
techcrunch.com/2025/01/09/chatgpts-newest-feature-lets-user-assign-it-traits-like-chatty-and-gen-z/
OpenAIが武器システムとリンクを禁止した🤐
the-decoder.com/openai-blocks-developer-who-linked-chatgpt-to-weapons-system/
ミッドジャーニー、バージョン7を全面的に再構築予定 🚀
the-decoder.com/midjourney-plans-complete-rebuild-for-version-7/
AI Trainingデータの枯渇を確認、倫理重視再考 🤖
techcrunch.com/2025/01/08/elon-musk-agrees-that-weve-exhausted-ai-training-data/
MicrosoftがPhi-4をオープンソース化!🆓
venturebeat.com/ai/microsoft-makes-powerful-phi-4-model-fully-open-source-on-hugging-face/
NvidiaのAIチップ、莫大な性能向上!🚀
techcrunch.com/2025/01/07/nvidia-ceo-says-his-ai-chips-are-improving-faster-than-moores-law/
Metaの新しいメモリ技術でAIが向上しました 🤖
venturebeat.com/ai/meta-proposes-new-scalable-memory-layers-that-improve-knowledge-reduce-hallucinations/
AWSがジョージアに110億ドル投資計画💰
techcrunch.com/2025/01/07/aws-says-itll-invest-at-least-11b-to-expand-data-center-infrastructure-in-georgia/
Anthropicが20億ドル調達を目指す💰
techcrunch.com/2025/01/07/anthropic-reportedly-in-talks-to-raise-2b-at-60b-valuation-led-by-lightspeed/
トランプが200億ドルのデータセンター投資発表💵
gizmodo.com/trump-announces-20-billion-data-centers-claims-windmills-make-whales-insane-2000547132
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海外の大学院を卒業後、日本の企業にてソフトウェア、ネットワークエンジニアとして10年以上従事。
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#ai #生成ai #chatgpt #technavi #テックナビ #ビジネス #AIニュース
มุมมอง: 167

วีดีโอ

NVIDIAの発表🔥RTX5090、AI、ロボット、Omniverse、自動運転など【1/8 AIとTECHニュース】
มุมมอง 1.4K7 ชั่วโมงที่ผ่านมา
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OpenAIスーパーインテリジェンスにシフト中!など【1/7 AIとTECHニュース】
มุมมอง 8307 ชั่วโมงที่ผ่านมา
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秒でアプリを作成できる超高速AIコーダー誕生!GroqLabs Llama 3.3 AppGen
มุมมอง 90912 ชั่วโมงที่ผ่านมา
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2024年のLLMランキング完全ガイド! 最強モデルはどれ!?
มุมมอง 2K14 ชั่วโมงที่ผ่านมา
2024年の言語モデル(LLM)をランキングします。URランクからNランクまで、各AIモデルの特徴と性能を解説します。 【判断ポイント】 ✅ パフォーマンス ✅ APIコスト ✅ 実用的なユースケース ✅ 業界への影響 など ランキングは個人的な経験になりますので人によって変わると思います。その前提で見ていただければ嬉しいです。 *お急ぎの方は倍速推奨!(⚙️の再生速度より) ▽X(旧Twitter)やってます! x.com/technavi_tooru チャンネル登録やいいね、コメント等していただけますと励みになります! ご意見やリクエストなどもお待ちしております。 〜海外や日本の最新AI、テクノロジー関連ニュースを随時UP!〜 このチャンネルでは、AI、テクノロジー、ガジェット、気になるテックニュースなどを発信しています。最新のテクノロジー情報を知りたい方、株式投資に活かしたい方...
無料でAIアプリ開発!bolt.diyでノーコードアプリ作成【ローカル環境でOK】
มุมมอง 1.2K16 ชั่วโมงที่ผ่านมา
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DeepSeek Artifact完全無料!ログイン不要で誰でもプログラミング!驚きの高性能AIツールを解説
มุมมอง 79919 ชั่วโมงที่ผ่านมา
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2025年で押さえた方が良いAIトレンド9連!変わりゆく世界と私たちの未来
มุมมอง 632วันที่ผ่านมา
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Apple MacでOpenAI Whisperをローカルで無料利用する方法!
มุมมอง 635วันที่ผ่านมา
▽URLはこちら! github.com/ml-explore/mlx-examples huggingface.co/collections/mlx-community/whisper-663256f9964fbb1177db93dc ✉️ニュースレターアンケートのお願い 『コミュニティ』にアンケートがありますのでぜひご参加ください🙇 ▽X(旧Twitter)やってます! x.com/technavi_tooru ▽その他おすすめ動画はこちら! th-cam.com/video/BXn9Httuq5g/w-d-xo.html th-cam.com/video/2VumYEc0tA0/w-d-xo.html th-cam.com/video/DQk6mSpRwXg/w-d-xo.html th-cam.com/video/79Xn1Wj-Yg4/w-d-xo.html th-cam....
【DeepSeek V3】最新LLMモデル徹底レビュー!フリーモデルの驚きの性能とは?
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撮った動画がSF世界に!?RunwayでVFXを作る方法
มุมมอง 10714 วันที่ผ่านมา
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Neural Engineが爆速!Apple M4 Proの機械学習性能を検証してみた!
มุมมอง 1K14 วันที่ผ่านมา
▽ML MacOS Performance Github Page github.com/woolfel/ml-macos-performance/tree/main ▽X(旧Twitter)やってます! x.com/technavi_tooru ▽その他おすすめ動画はこちら! th-cam.com/video/2VumYEc0tA0/w-d-xo.html th-cam.com/video/DQk6mSpRwXg/w-d-xo.html th-cam.com/video/79Xn1Wj-Yg4/w-d-xo.html th-cam.com/video/DIG-btgEvdQ/w-d-xo.html th-cam.com/video/AS2BC5dtUHY/w-d-xo.html th-cam.com/video/bEsjaXWo9go/w-d-xo.html th-cam.com/...
xAIは最新の資金調達ラウンドで60億ドルを調達、OpenAIのGPT-5は期待を下回るとの報道、次世代AIには目標設定と結果の把握に感情が必要など【12/25 AIとTECHニュース】
มุมมอง 1.3K14 วันที่ผ่านมา
*お急ぎの方は倍速推奨!(⚙️の再生速度より) ▽X(旧Twitter)やってます! x.com/technavi_tooru ▽本日のラインナップはこちら! 0:00 - xAI、最新の資金調達ラウンドで60億ドルを調達 2:06 - Gemini 2.0、AIの新たな突破口を開く 4:36 - 次世代AIには目標設定と結果の把握に感情が必要 7:38 - ElevenLabs、最速の音声合成モデルFlash発表 8:20 - OpenAIのGPT-5、期待を下回るとの報道 9:52 - NvidiaとCES25 11:15 - Apple、AI通知機能への批判増加中 xAI、最新の資金調達ラウンドで60億ドルを調達 the-decoder.com/elon-musks-xai-raises-6-billion-in-latest-funding-round/ Gemini 2.0...
MacでMLXベンチマーク実行!Apple MチップとNvidia GPUのAI処理能力を比較検証してみた🔥
มุมมอง 1K14 วันที่ผ่านมา
▽ MLX Benchmark github.com/TristanBilot/mlx-benchmark ▽X(旧Twitter)やってます! x.com/technavi_tooru *その他おすすめ動画はこちら th-cam.com/video/2VumYEc0tA0/w-d-xo.html th-cam.com/video/CtSR4SHGc30/w-d-xo.html th-cam.com/video/DQk6mSpRwXg/w-d-xo.html th-cam.com/video/79Xn1Wj-Yg4/w-d-xo.html th-cam.com/video/UxKiII_YP4M/w-d-xo.html チャンネル登録やいいね、コメント等していただけますと励みになります! ご意見やリクエストなどもお待ちしております。 〜海外や日本の最新AI、テクノロジー関連ニュースを...
ChatGPT Projects!新機能でチャット管理とRAGをもっと効率的に!
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ความคิดเห็น

  • @fukaxa
    @fukaxa วันที่ผ่านมา

    興味深い内容の動画ありがとうございました。以下に簡単にまとめさせていただきました。 CESのイベントでNVIDIAは新しいRTX 5000シリーズ(5070、5070Ti、5080、5090)を発表しました。特に5090はゲームやAI用途で注目されており、前世代の4090と比較してパフォーマンスが約2倍向上しています。AIの処理性能(TOPS)は3倍になり、より大規模なLLMをローカルで動作させるための32GBメモリを搭載しています。ただし、特定のモデルではメモリが足りない場合もあり、用途に応じた選択が求められます。 また、NVIDIAはLLM向けに「NAN」「SUPER」「ULTRA」という新しいモデルも発表しました。これらは大規模モデルの前処理やトークン予測に活用され、生成速度の向上が期待されます。さらに、自動運転やロボティクス分野では、新技術やプラットフォーム(OmniverseやAGXなど)が紹介され、トレーニングの効率化が強調されました。 最後に、NVIDIAは小型で高性能なPC「DGX」を発表しました。3000ドル程度の価格で、GPUとCPUを一体化し、AI開発環境を簡易化しています。これにより、従来より手軽にAIやGPUの活用が可能になると期待されています。 特に印象深かったのは、AIとロボティクスを融合した新技術が現実の開発環境に与える影響の大きさです。

  • @honoo1969
    @honoo1969 2 วันที่ผ่านมา

    政治的な「正しい回答」を求めるには、AIに賛同を求めるではないでしょう。自分の頭で考えなさい。

  • @ken-bh1je
    @ken-bh1je 2 วันที่ผ่านมา

    テスラはコスモス使わんのかな nvidiaのソフトを使わなかったら、ロボティクスの学習面で他社においていかれそう

  • @TaT-YoK
    @TaT-YoK 2 วันที่ผ่านมา

    GB10はちょっと魅力的 欲しい

  • @TheCrazyscale
    @TheCrazyscale 3 วันที่ผ่านมา

    Good to see someone has done this. I am more curious about its SDXL/PONY handling, with control-net loaded. I can only guess 24GB is too tight to run any SDXL comfortably.

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 2 วันที่ผ่านมา

      Hello there! Thanks a lot for your comment. I am not really experienced in Stable Diffusion, so tried to do my best to try at least something =) I agree with you regarding memory size. For LLMs, it is ok, but it is so tight for video and image generation...

    • @TheCrazyscale
      @TheCrazyscale 2 วันที่ผ่านมา

      @@technavi_tooru I've tried M2max/M3max for image generation. M2max is simply pathetic, M3max is a little better but with huge heat that introduces thermal throttling quickly. I am currently interested in M4Pro20gpu's performance but not many people is showing it, I am dying to know >.<

  • @五十嵐貞夫-r9i
    @五十嵐貞夫-r9i 3 วันที่ผ่านมา

    う〜ん、o1 proはランキングしないのですか? (まあ、理由は大体お察しますが) 使ってみた感想としては、確実にgemini 2.0 flash thinkingの性能を超えていると言えます。ただ反面既存プロンプトを使ってみた精度の底上げは殆どできないみたいですね。完成度は非常に高いので、あまり気になりませんが。 機会があれば是非お試しあれ。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 2 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます!o1-proがすごく気になってますが値段的に手を出しづらいですね。。。 Feedbackありがとうございます。参考になります! o3-miniリリースされてAPIで使えるようになるとゲームチェインジャーになるかと思います!

  • @fukaxa
    @fukaxa 3 วันที่ผ่านมา

    興味深い内容の動画ありがとうございました。以下に簡単にまとめさせていただきました。 ### 2025年、AIとスーパーインテリジェンスの進展 本動画では、2025年に向けたAIやスーパーインテリジェンスの進展について、OpenAIをはじめとする主要な企業の動向が紹介されました。OpenAIの「プロ」サブスクリプションが予想以上に利用され赤字になっていることや、AGI(汎用人工知能)開発において自信を深めた様子が述べられました。また、次のステップとしてスーパーインテリジェンスの時代へ向かう姿勢も示されています。 さらに、NVIDIAが新しいGPUシリーズをCES 2025で発表予定であることや、Googleが効率的なモデルトレーニング手法を開発したことも注目ポイントです。ByteDanceのAIモデルやMetaの理論推論テストなど、他の企業の技術革新も詳細に触れられています。特に、AIモデルの限界を克服しスーパーインテリジェンスに近づく試みが進行中です。 最後に、MicrosoftのAIデータセンター投資やAlibabaの新しいエージェントフレームワークなども紹介され、2025年がAI技術のさらなる進化と普及の年となる期待が示されました。このような動向を楽しみにしつつ、引き続き情報を追っていきましょう。

  • @tatsu1974g
    @tatsu1974g 4 วันที่ผ่านมา

    こちらの動画を拝見してMac mini M4 Pro(64GB mem)を購入しました。70 BillionのModelはLoad出来ましたが Llama-3.3-70Bでは3.13 tok/sec, Llama-3.1-8Bでは30 tok/sec、Llma-2.3-3B-Instruct-4bitは103 tok/secでした。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 3 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます! 情報は非常にありがたいです!やっぱり14B以上は遅くなってしまうんですね...

  • @takaokamo3939
    @takaokamo3939 4 วันที่ผ่านมา

    情報ありがとうございます😭 でも中国か…

  • @REIA-t1
    @REIA-t1 5 วันที่ผ่านมา

    Flutterで開発できればなおいいですね Googleが専用で作ってくれるかな?

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 3 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます! GoogleもTPUで開発してもおかしくないかなと思いますね!

  • @tenggutuomi
    @tenggutuomi 6 วันที่ผ่านมา

    動画内にはなかったgemini 2.0 flash thinking は最高ですね。文句なくURですよ。 あとDEEP SEEKのV3が本当に性能が高い。コストもかなり安いですよね。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 5 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます! GoogleはGemini2.0でカムバックしましたよね!Thinkingモデルとそうじゃないモデル両方もすごいクオリティー良かったのでまとめて2.0 FlashでURにしてました ☺️

  • @occultsp
    @occultsp 6 วันที่ผ่านมา

    PCやスマホで個別に端末を持って処理させるのではなく外部リソースを受け取るだけの機器というものが主流になるでしょうね スマホもそれに伴って超小型化軽量化すると思います。 大規模な量子コンピュータが国民のすべての作業リソースを代替する時代も来るでしょう

  • @nekokonekoko507
    @nekokonekoko507 7 วันที่ผ่านมา

    情報安全性は大丈夫でしょうか?

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 6 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます!個人的にはローカルで動作していないLLMには個人情報や会社関連の情報を送らない方が良いと思います。LLMは各ユーザーのやり取りからトレーニングされているのでどこでそのデータが使われるかわからないです😖

  • @yota-c8b
    @yota-c8b 8 วันที่ผ่านมา

    あけおめです。 いつも参考にさせていただいてます。 今年もよろしくお願いします!

  • @HK-tk9jr
    @HK-tk9jr 9 วันที่ผ่านมา

    出来ました。ありがとうございます!。

  • @phono2
    @phono2 11 วันที่ผ่านมา

    私はwhisper.cppというプロジェクトをcloneしてきて使っています。obsで会議映像をffmpegで音声化してテキスト化してclaudeのwebui先生で要約して議事録を撒いてます。だんだん日常しぐさになってきました。私はautomatorを使いこなせないのでhoge.commandというファイル名でbashスクリプト化してダブルクリック!考えることは皆おなじですねw 今年は大変お世話になりました。exoとか全く知らなかったので良い刺激になりました。今後ともよろしくお願いします。良いお年を!

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 7 วันที่ผ่านมา

      いつもコメントありがとうございます!今年もよろしくお願いします! すごく良いメソッドですね。映像も音声もAIで生成してもはや物理的に会議に参加しない未来が来そうですねw

  • @freedomjustice-w1p
    @freedomjustice-w1p 11 วันที่ผ่านมา

    2024年は様々なAI関連のニュースを届けてくれてありがとうございました😊 専門的なことは全然分かりませんがAI開発のおおよその流れを把握することができて面白かったです 来年もよろしくお願いします🎶

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 11 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます!すごく嬉しいです😭私も日々学んでいる最中ですので、皆さんと一緒に楽しみながら見ていければ嬉しいです。ぜひまた感想やお気づきの点などありましたらシェアしていただければと思います!2025年も引き続き投稿していきますのでどうぞよろしくお願いします🔥

  • @kone2018
    @kone2018 15 วันที่ผ่านมา

    dockerからgpu使えないの辛いよね

    • @phono2
      @phono2 15 วันที่ผ่านมา

      windows wsl なら使えたので気合いで。。macは私のすきるではむりだった。

    • @kone2018
      @kone2018 14 วันที่ผ่านมา

      @ macでdockerからgpu使うのは無理ですよ

    • @phono2
      @phono2 13 วันที่ผ่านมา

      @@kone2018winもdockerだとcuda 使おうと思ったらブルスク地獄でした。多分dockerがダメ。。

    • @kone2018
      @kone2018 13 วันที่ผ่านมา

      @ 俺はwinのdockerからgpu使えましたよ!

  • @phono2
    @phono2 15 วันที่ผ่านมา

    lm studioでつかいてぇ。。。。

  • @minoru61
    @minoru61 15 วันที่ผ่านมา

    早いね。もう、Gemini2.0を使ったサービスができてるんですね。Cursorもgemini-2.0-flash-expのモデルが選択できる様になってました。

  • @REIA-t1
    @REIA-t1 15 วันที่ผ่านมา

    最低でも倍以上早くなるのはすごいですね。A11チップから搭載してきた恩恵がありそうです。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 14 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます!NativeでNeural engine使ってるソフトが少ないのが残念ですよね・・・

  • @phono2
    @phono2 16 วันที่ผ่านมา

    工学とか科学をやっているはずなのにAGIの国際定義がまだないのは謎すぎますよね。。AGIv1からAGIv5ぐらいまでで v5は科学がまだ知性を定義できていないからまだ定義不可!でも良いと思うんですよね。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 15 วันที่ผ่านมา

      いつもコメントありがとうございます!定義がないのでそのうち誰かが「AGIやりました!」って言い出しそうですよねw ASIの方がもっと怪しいですが・・・

  • @shokoro
    @shokoro 17 วันที่ผ่านมา

    retrieverとしてファイル使った時の応答の文字制限がきつかったです

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 15 วันที่ผ่านมา

      いつもコメントありがとうございます!Context windowはまだまだですね。。。MemoryとContext windowがサイズ的に増えて欲しいですよね。

  • @mtmotoki2
    @mtmotoki2 17 วันที่ผ่านมา

    気になってました

  • @ST-kk6xh
    @ST-kk6xh 17 วันที่ผ่านมา

    いがいとやるやんm4

  • @REIA-t1
    @REIA-t1 19 วันที่ผ่านมา

    モバイルアプリのo1は画像使えました。今のところは画像のファイルだけでそれ以外は一切受け付けてないです。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 17 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます!Websiteとアプリでも動作変わってるんですね・・・フィードバックが非常に助かります!

  • @メロンソーダ-n6k
    @メロンソーダ-n6k 20 วันที่ผ่านมา

    追加学習と、短期記憶と長期記憶と、自律的に情報を収集して学習できない限りAGIではない気がしてます。一部の能力では優れていますが、使えるシーンと使えないシーンがあり、人間がチューニングする必要がある状態ではAGIでない気がしてます。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 19 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます。AGIの決まった説明がないので曖昧ですよね・・・人間ができること=AGIと考えればまだまだかなと思いつつ2025年-2026年あたりはいよいよ感があるかと思います!

    • @メロンソーダ-n6k
      @メロンソーダ-n6k 19 วันที่ผ่านมา

      2025~2026年前後にできるようになったら夢がありますね。 AGIが完成するにあたり一番重要になるのはAGIを利用した社会活動をどこまで許容するかの倫理判断だと感じています。完成2~3年は悪用したり、利己的な利用が増える事で混乱が続くと予測してます。それでも、法整備が整い、良い方向でAIが利用されるようになれば、人々の暮らしは豊かになるでしょうし、期待しています。 AIに指示をするだけで仮想シュミレーションで検証、設計を繰り返し、地産地消でAIが設計した商品を3Dプリンターで生産できるような時代がきたらより便利になると感じています。

  • @freedomjustice-w1p
    @freedomjustice-w1p 20 วันที่ผ่านมา

    AGIの誕生がいよいよ現実的になってきましたね PCで完結する仕事は近いうちに代替されそう

  • @kosetei1
    @kosetei1 20 วันที่ผ่านมา

    win10以来の「2どこいったん?」

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 19 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます。実際はo2ですが同じ名前でイギリスの会社があるのでo3にしただそうです。

  • @LucidyM2012
    @LucidyM2012 20 วันที่ผ่านมา

    o2とばしてo3!?  AGIはやくだしてくれ〜 でもAGIきても月額3万のproでしか使えなかったらやだな

    • @UsaAni
      @UsaAni 20 วันที่ผ่านมา

      性能によるけど 人の雇用考えたら安いもんでしょ 月額、3万くらいだそうよ

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 19 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます。イギリスのo2って会社に気を遣って名前をo3にしたらしいです。

    • @LucidyM2012
      @LucidyM2012 19 วันที่ผ่านมา

      @@technavi_tooru そうなんですね! てっきりo2開発してたけどo3もできちゃったから先に発表したのかとおもいました😅

  • @xim2jp
    @xim2jp 20 วันที่ผ่านมา

    AGIのはじまり? つまり終わりの始まりですね😢😢😢

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 19 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます!AIの安全性が大事ですよね。機能ばかりのフォーカスして安全性を見落としたら怖いです・・・

  • @Pattaya_AR
    @Pattaya_AR 23 วันที่ผ่านมา

    Mac Mini M4 Pro ですが、どのようなスペックのものを購入すればよいですか? 推奨SSD容量は?メモリは48ですか24ですか?☺

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 22 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます! 24GB memoryと内蔵SSDでLLMを読み込ませてました。

  • @aera2884
    @aera2884 24 วันที่ผ่านมา

    gigabyteのai topマザーボードのメモリオフロード機能が使えるのか知りたいです。MacStudioのように100万円以下でVRAM24GBでは動かないLLMを動かしてみてどうかとか。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 22 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます! M4 Mac studioがリリースされて購入できたら試そうと思います!^_^

    • @aera2884
      @aera2884 20 วันที่ผ่านมา

      Mac Studio 192GBの記事は見るのでAI TOPの記事を見たいです・・・

  • @t4u2u
    @t4u2u 25 วันที่ผ่านมา

    70Bを扱う為にCPU使ってますがCPU使用率が低くてメモリの速度がボトルネックになってるのを感じます Macがメモリを沢山載せればLLM用に買いたい

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 24 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます!70Bは大きいですね!CPUでどれぐらい時間かかってますか?以前の動画でMacで cluster組めるEXOを紹介しましたのでもし興味ありましたらそれもみてください!

    • @t4u2u
      @t4u2u 24 วันที่ผ่านมา

      @@technavi_tooru モデルはllama3.1の70Bの8bit、メモリーが速度約57.6GB/s,CPUが7950Xで使用率17~21% で書き始め約20秒、速度1~1.5token/sといったところです。

    • @t4u2u
      @t4u2u 22 วันที่ผ่านมา

      @@technavi_tooru 8bit化したもので0.7~1token/s位です

  • @phono2
    @phono2 25 วันที่ผ่านมา

    安定させて業務(経理とかのナレッジに使う、絶対に秘匿したい!)なら黙ってRTXの一番良いもの、ってなりそうですね。やっとバックオフィス系をAI様に手伝ってもらって業務負荷下げる話の予算稟議が通ったのでとても参考になりました。5090はやくおいでーー

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 24 วันที่ผ่านมา

      いつもコメントありがとうございます! 私も5090とm4 ultraを待ってます!日々これのために働いてるって感じですね!^_^

  • @kiyoshih
    @kiyoshih 25 วันที่ผ่านมา

    興味深く見せていただきました! GGUFではなくMLXのモデルをMac miniで使用した場合の比較もお願いできないでしょうか?

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 24 วันที่ผ่านมา

      コメントありがとうございます! MLXはアップルシリコン用でMacでのパフォーマンスが良いですよね!以前の動画で試した時に%20ぐらいtoken/secが早かったので%20ぐらい安くなるんじゃないかなと思おます!

    • @kiyoshih
      @kiyoshih 24 วันที่ผ่านมา

      @@technavi_tooruありがとございます! 以前にあげられていたのですね。見てみます! 20%も早くなるとはだいぶ影響がありますね

  • @yutaIchigo.
    @yutaIchigo. 28 วันที่ผ่านมา

    can you make videos in english? please?

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru 24 วันที่ผ่านมา

      Thanks a lot for your comment. My audience is based on Japan, but in future (If I get lots of views:) ), I might consider. By the way, does auto captions work for you?

  • @taka-en4hp
    @taka-en4hp 29 วันที่ผ่านมา

    GeminiのAgent面白いですね。Chromeの拡張機能はChrome売却騒動が落ち着いたら本気で使おうかな。

  • @phono2
    @phono2 หลายเดือนก่อน

    ちょっとロマンチックなところでo1がシャットダウンされまいとて動くっていうのがSF味があって背筋がこおりました。あとamd、demand無い、が草. cuda互換になればいったん良いのですかね。。cudaの仕様公開は、、しないでしょうね。。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      いつもコメントありがとうございます! そうですね、Nvidiaの強みはCUDNNなどソフトとコーディングライブラリーからきてますね。。。

  • @uiwenn-24h
    @uiwenn-24h หลายเดือนก่อน

    ローカルで利用するにはiPhoneのストレージはどのくらい必要になりそうですか?

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      コメントありがとうございます!二つのローカルLLMを入れて2.63GBが使われてます。

  • @shokoro
    @shokoro หลายเดือนก่อน

    ユースケースは、病院のipadとかですかね。面白いですね。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      いつもコメントありがとうございます。 プライバシー関連と災害があった時に使いたい人が多いみたいです。大きいモデルになるとipadが必要かもですね。。。

  • @るんるん-u5e
    @るんるん-u5e หลายเดือนก่อน

    2024年12月現在SoftwareからNeural Engineを直接制御する方法はなくてCoreMLのModelをMacOSに渡した時かつMacOSが必要と判断した時のみのようですから意図的に動かすのは難しいですね

    • @るんるん-u5e
      @るんるん-u5e หลายเดือนก่อน

      ちなみにNeural Engineの役割は折り畳み(Convolution)が主なようです

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      コメントありがとうございます! 勉強になります!CoreMLが入ってるアプリも増えてくるのでしょうか。。。アップルシリコンようなMLXのようなLLMがリリスされれば良いのですが🙆

    • @るんるん-u5e
      @るんるん-u5e หลายเดือนก่อน

      出てきてもApple/Adobe/BlackMagicぐらいだと思います coremltoolsを使えばより一般的な形式をCoreML形式に変換できますがModelを更新するたびにCoreML版を作成する程の利点が感じられませんから

    • @るんるん-u5e
      @るんるん-u5e หลายเดือนก่อน

      特にServer処理型ならModelに組み込む標本の回収ができますしね

  • @aoiro-sakurairo
    @aoiro-sakurairo หลายเดือนก่อน

    とてもありがたいです!ステーブルディフュージョン生成のスピードも比べてほしいです‥

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      コメントありがとうございます! 次やってみようと思います。提案ありがとうございます、大変助かります!

  • @モン基地
    @モン基地 หลายเดือนก่อน

    今回もアップありがとうございます。参考になります。 Neural Engineは、CoreML実装してるアプリでCoreML形式のLLMデータを動かさないと使われないのではと思います。 M4の方がProよりFirst Tokenまで長いのは不思議ですね。 入力プロンプトを長くすると(適当な長文の要約とか)First Tokenまでの負荷が上がるので結果が安定して差も見えやすくなるかもしれません。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      コメントありがとうございます! CoreMLが入ってるLLMを見つけて試してみたいですね。。。

  • @phono2
    @phono2 หลายเดือนก่อน

    いつも有益な情報でお世話になっているのでシェアします。前回分にコメントできてませんでした。。 M4Max128GBマシンにて(exoによると 36.07T FROPS) prompt:write me a story Llama 3.2 1B Q8_0: 203.48 tok/sec, 757 tokens, 0.08s to first token Llama 3.1 8B Q4_K_M: 60.65 tok/sec 595 tokens, 1.14s to first token Qwen2.5 Coder 14B Q4_0: 31.83 tok/sec, 767 tokens, 3.39s to first token Qwen2.5 Coder 32B Q4_0: 15.49 tok/sec, 834 tokens, 14.63s to first token メモリの近さでapple シリコンも健闘しているように思えました。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      情報ありがとうございます!大変助かります! Maxはすごいですね。。。ultraが楽しみです!

  • @kazunaritanaka9227
    @kazunaritanaka9227 หลายเดือนก่อน

    連日興味深いpostありがとうございます。たとえばMac mini Apple M4 Pro 64GBを、eXoで2クラスターすると70万円くらいで100G VRAMが使えるってことか。RTXとの性能差があっても、とても魅力的ですね。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      コメントありがとうございます! スピード重視ではないのであればコストと消費電力を考えると有効なオプションだと思いますね!

  • @jyunnposakku920
    @jyunnposakku920 หลายเดือนก่อน

    12日間楽しみだぁ 1日目も素晴らしかったですね 日頃からo1使っているので嬉しいです

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      コメントありがとうございます!o1 Proがすごく気になってますが200ドルが・・・

  • @善行小嶋
    @善行小嶋 หลายเดือนก่อน

    これは良いチャンネル さっそく登録してみた

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      コメントありがとうございます!こういう優しいフィードバックがすごく励みになります!

  • @shokoro
    @shokoro หลายเดือนก่อน

    いつもありがとうございます。現在ローカルLLMはunsltoh一択だと思いますが、どう思いますか?12月版もリリースされましたね。

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      いつもコメントありがとうございます!UnslothはFine-tuningで有名ですよね〜! LLMもリリースしてるんですね!勉強不足でした・・・ = _ =`

  • @kazuhiroogura6967
    @kazuhiroogura6967 หลายเดือนก่อน

    64GBでどこまで大きなモデルがつかえるか興味があります

    • @technavi_tooru
      @technavi_tooru หลายเดือนก่อน

      64GBであれば70Bぐらい入れそうですね!試してはないのであくまでも予測ですが・・・