家庭用GPUでLlama 4を動かす方法：複数のRTX 4090でH100級の環境を構築する はじめに Metaが発表した最新の大規模言語モデル「Llama 4」は、その高い性能で注目を集めています。しかし、公式によると最小でもNVIDIA H100 GPUが必要とされており、一般ユーザーにとっては簡単に利用できる環境ではありません。H100は価格が高く（数百万円以上）、入手も困難な状況です。 そこで本記事では、比較的入手しやすい家庭用GPU（RTX 4090など）を複数枚使って、H100に匹敵する環境を構築し、Llama 4を動かす方法を紹介します。この方法により、より多くの開発者やAI愛好家がLlama 4の可能性を探求できるようになります。 なお、Llama 4自体の詳しい解説は以下の記事に譲りますので、そちらをご参照ください。 本記事では、複数GPUのセットアップ方法と、実際にLl
2019年に、FacebookがAIでプロフィール画像を合成した偽アカウントを削除したと発表したことが報道されるなど、AIは以前からソーシャルメディアの頭痛の種でしたが、これまでAI画像を見破るのは難しいことではありませんでした。ところが、リアルな画像を大量に出力できる生成AIの発達により、かつて予言されていた「生成AIが大量生産したゴミコンテンツが生身の人間の努力を圧倒する」という未来が既に現実のものとなっていると、IT系ニュースサイトの404 Mediaが報じました。 Facebook Is Being Overrun With Stolen, AI-Generated Images That People Think Are Real https://www.404media.co/facebook-is-being-overrun-with-stolen-ai-generated-
Facebookは6月15日（米国時間）、7つの問題からなる「困難な問題（Hard Questions）」を提起したことを発表しました。 人々の生活の中にインターネットが溶け込み、デジタルテクノロジーが進化するにつれて、私たちは新たな問題に直面します。私たちは日々、こうした問題について 議論を重ねています。 Facebookはこの度、こうした議論を広げたいと考えました。Facebookというプラットフォームの及ぼす影響やインパクトを考慮し、その責任について真摯に受け止めているからです。 私たちの選択は常に正しいわけではありません。時には間違えることもあります。だからこそ、「困難な問題」を提起し、議論を活発化させることで、間違いを見直す機会を作りたいと願っています。 私たちが定める「困難な問題」とは、次の通りです。 オンライン上のプラットフォームは、テロリストによるプロパガンダの拡散をどのよ
米Facebookは4月18日（現地時間）、カリフォルニア州サンノゼで開催の年次開発者会議「F8」で、モバイル上でAIアルゴリズムを構築し、実行できるオープンソースのフレームワーク「Caffe2」を発表した。GitHubで公開されている。 ディープラーニングを使っての人工知能の構築と実行には通常、スパコンやデータセンターが必要だが、Caffe2を使えばそうしたインフラなしにディープラーニングを使えるという。 現在、NVIDIA、Qualcomm、Intel、Amazon、Microsoftと密に協力し、Caffe2をクラウドおよびモバイル環境に最適化しているという。 NVIDIAによると、同社のディープラーニング専用システム「NVIDIA DGX-1 AI」でCaffe2を稼働させると他のシステムでよりも7倍高速という。 PythonとC++のAPIが用意されており、簡単にプロトタイプを構
みなさんこんにちは。最近はセキュリティコンテストCTFにはまっていて国内外の様々なコンテストに手あたり次第参戦しています。団体戦だと大体上位6%〜10%、個人だと上位10%くらいの成績です。 さて、2016/8/18にfacebookが新しい人工知能のfastTextを公開したのでとりあえず触ってみました。なんでも今まで５日かかっていた言語処理が１０秒で終わるそうです。 jp.techcrunch.com fastTextとは何ぞ？fastTextで出来ること 主に２つあります。 単語をベクトル表現にする と テキストのクラス分け の２つです。 テキストのクラス分けは何となく意味が分かるかもしれませんが単語のベクトル表現とはなんぞや？となりますよね。単語をベクトル（数字の組み合わせ）で表すことによってコンピュータがこういう意味なんだなということを把握するために使います。 こうすると何が嬉し
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