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2026年8月3日月曜日

Radeon 9060XTでLLMを動かす

 AMD Radeon 9060XT 16GBを使って、ollamaを動かした。特に難しい設定も必要ないが、GPUをインストールしてから、AMDからソフトウェアをダウンロードしてROCmをインストールする必要がある。


Geforceを使って、LLMをうごかしたときは、GPUの3Dの占有率が上昇するが、Radeonのときは、その下のComputeの使用率があがる。


2026年7月30日木曜日

ローカルLLMでAIコーディングはどこまで実用か — RTX4090 + Qwen3.6 + OpenCodeの実環境を公開

 

努力が止まらなくなる条件|行動を加速させる動機と環境の関係

 

重要なのは自分を責めることではない。どんな条件なら、自分は自然に動き始めるのかを知ることだ


8つの原動力

1.勝利と競争 2.成長と習熟 3.承認と評価 4.好奇心と探索

5.貢献と意味 6.所属と責任 7.反骨心と悔しさ 8.危機感と回避

AIに頼り切った会社が潰れていく理由…アメリカで起きている自動化の罠と本当に残すべき人間の仕事とは

 

2026年7月21日火曜日

AIは間違う以上に確信を増やしている|誤答より危険な認知の変化

 

・AIを使うと正解は減ったが、自信は増えた。

・AIは答えのない状況を答えのある状況に変えるだけ。わからない状況がなくなる。

・「分かりません」は無知の証拠ではなく、行動を止める安全装置。

・AIにより「分かった」ではなく、「答えられる」状態になっただけ。

・「分からない」が消えた社会は、何でも知っている社会ではない。どこを知らないのか、地図に印をつけられない社会である。

2026年7月15日水曜日

2026年はWorld Model元年? LLMの次の本命AIとは?

 

技術文書を書く時のollamaの設定例

 ollama:管理者パネル->モデル→設定→高度なパラメータを表示


Temperature:単語予測するときの内部で候補となる単語群に割り当てる確率の差をどのくらい設けるか。Temperatureを低くするとハルシネーションが起こりにくくなる。また、推敲も安定化する。デフォルトは0.8。今回は0.2に設定。


top_k:次の単語を予測するときに確率の高い上位k個の単語に絞り込む機能。これを下げることにより、突拍子もない単語や、専門用語として不適切な表現が混ざることを防ぐ。デフォルトは40だが、10~20を推奨。20に設定。


top_p:累積確率がpに達するまでの単語群から選択する設定(Nucleusサンプリング)。これを下げることにより、より出現確率の高い言葉だけ文章を構成するようになる。デフォルトは0.9だが、0.5~0.7推奨。0.5に設定。


repeat_penalty:同じ単語を避ける傾向。これが高いと無理やり、言葉を言い換えるために文章の前後のつながりが悪くなる。デフォルトは1.1だが、1にする。1未満にすると、同じ言葉を繰り返してしまうために避ける。


num_ctx:モデルが一度に処理・記憶できるコンテキストウインドウ(トークン数)のサイズ。デフォルトは2048。今回は4096に設定。モデルと併せてVRAMのサイズ内に収まるようにすること。