相変わらず(ry

なのですが、会社でも家でもやり続けていていろいろストレスになったので、家では他のことをやろうと思って、前々から欲しかったRSSリーダを作ってみました。

いまさらわざわざ作るのですから、当然ながら「人工知能搭載」です。

人工知能にまたブームが来て、今度は本物っぽいなと感じています。

前回のブーム(人工知能学会が出来た頃)に人工知能という名のついた部署の仕事をしていたことや、深層理解がやりたくて留学とか考えてたことを思うと、「いよいよ時代がやって来た」という感じがします。

とは言え、いろんな事情から出遅れてしまって、指をくわえて見てるだけ… の時代が長くなってしまいました。

それはそれで残念なことなのですが、お陰で見えて来たことがあって、それが表題のことです。

ローカルLLMの商談があったので、表題のものを調べてみました。

今まで、量子化ビット数による違いは「トークン間違い」くらいしか気にしてなかったのですが、結構結果が違うようです。

ごちゃごちゃ書かないで、結果とそこへのツッコミだけ出しておきます。

最近、「AI驚き屋」みたいなことばかりやってて申し訳ないような気持ちになってます。

基本的には試してみたもののうち「本気で驚いたもの」だけ驚いてるつもりですが、しばらく色々試さないでいると結構本気で驚きます。

というところで、表題のもので驚いたので書いておきます。

前のエントリの追記にも書きましたが、サイバーエージェントからDeepSeek-R1の日本語対応版が出ました。

cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japanese

cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese

さっそくggufが作られています。

bluepen5805/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japanese-gguf

bluepen5805/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese-gguf

ということで試してみます。

phi-4とDeepSeek-R1の翻訳を比較してみました。

参考として、Chat-GPT4oとGoogle翻訳も一緒に挙げておきます。

ごく雑なことを言えば、これを見る限りではphi-4の方が使いやすいなという印象です。

前エントリの続きです。 PSで続けようかと思いましたが、あらためてエントリにします。

前エントリではphi-4のことはあまり書いてなかったので、phi-4を試したものを書いておきます。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bのggufがあったので試してみました。

試してみると、「ヤバいヤバい」以外の声が出せないくらい「凄い」としか言いようがなくて、この驚きは初めてChatGPTを使った時のような感じですし、ある意味それ以上かも知れません。

この驚きを共有してもらうために、エントリ書いてみます。