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軽量でエッジ実装可能なVLMであるFlorence2の紹介です。

エッジデバイスにLLMを実装するためのライブラリであるailia LLMの紹介です。

音声合成を行うことができるailia AI Voiceと、音声認識を行うことができるailia AI SpeechにPython APIを追加しました。

動画に対応した任意物体のセグメンテーションモデルであるSegmentAnything2の紹介です。

BERT Tokenizerは言語処理モデルのBERTで使用されている、英語向けのトークナイザです。

画像に対して質問できる大規模言語モデルであるLLaVAのご紹介です。

任意の物体をセグメンテーションできる機械学習モデルであるGrounded-SAMのご紹介です。

任意の物体を検出できる物体検出モデルであるGrounding DINOのご紹介です。検出したい物体をテキストで指定すると、指定した物体のBounding Boxを取得可能です。

世界最高レベルのLLMであるLlama3の論文には、最新のLLMの研究に関する知見が多く含まれています。本記事では、Llama3の論文で興味深かった点を紹介します。

ai-edge-torchを使用して、Pytorchからダイレクトにtfliteを出力する方法を解説します。

TransformersにおけるTokenizerのオプションによる挙動の変化を解説します。

Transformerは量子化の難しいネットワークとして知られています。本記事では、Transformerの量子化に関する最近の動向を紹介します。

INT8の行列積の計算を行うことができるI8MM の使い方の紹介です。