最近、ローカル環境で小規模なLLM（Large Language Model）を試してみたいと考えています。ChatGPTのような大規模モデルではなく、ラップトップやミドルスペックのPCで動作可能なモデルを対象にしています。Qiitaの皆さんにお聞きしたいのですが：軽量...

カリキュラム学習の成功と失敗: GLM-4.1VとSkywork-R1V3の比較分析TL;DRGLM-4.1Vは動的サンプリングによるカリキュラム学習で28ベンチマークで一貫した性能向上を達成Skywork-R1V3は段階的カリキュラム学習で分布シフトによる...

光学文字認識（OCR）技術は長い間、デジタル化された文書の頼もしい助手でしたが、従来のOCRと新興のLLM OCRの違いについて考えたことはありますか？従来のOCRは古いプリンターのようなもので、仕事はできますが、複雑なシナリオではよく「詰まって」しまいます。一方、LLM ...

8日目：回帰・分類タスクのためのデータ準備！線形モデルとロジスティック回帰皆さん、こんにちは！AI学習ロードマップ8日目を迎えました。最初の7日間で、AI学習の土台となるPythonの基礎、データ操作、可視化、前処理、特徴量エンジニアリング、そしてデータ分割の重要性を学...