1. Phi-3 Mini とは？ — 小型SLMの実力 Phi-3 Mini は Microsoft が 2024 年に公開した Small Language Model (SLM) です。パラメータ数は 3.8 億（3.8B） と GPT-4 系の 1/100 以下でありながら、多くのベンチマークで同規模または大規模モデルに匹敵する精度を達成しています。 なぜ翻訳エージェントに向いているのか？ 日英翻訳の精度が高い — 高品質な英語
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Stable Diffusionで思い通りの画像を生成するには、モデルがどのように学習されているかを理解することが近道です。この記事では、主要な学習データセットの構造を解説しながら、そこから導き出せるプロンプトのコツをまとめます。 学習データセットとは何か Stable Diffusionのような画像生成AIは、大量の「画像とテキストのペア」を使って学習します。モデルは「このテキストが入力されたとき、この画像に近いものを生成せよ」という
WAN 2.1で動画生成を試みたとき、出力が緑がかったブロックノイズのような壊れた画像になった経験はないでしょうか。この問題の原因は、テキストエンコーダーの種類の間違いとFP8量子化の非互換性の組み合わせにあります。 原因①：テキストエンコーダーのアーキテクチャが違う よく混同されるのが、以下の2つのエンコーダーです。 モデル 使うT5エンコーダー FLUX T5-XXL（標準） WAN 2.1 umt5-XXL（UniMax T5、別
AIモデル（例：Qwen・Stable Diffusionなど）を使っていると、 「どこにダウンロードされてるの？」「気づいたら容量がヤバい…」と感じたことはありませんか？ この記事では、Hugging Face系モデルの保存場所・容量の仕組み・削除方法・保存先変更まで、まとめて解説します。 ■ モデルはどこにダウンロードされるのか？ from_pretrained() を使うと、モデルは自動的に Hugging Faceのキャッシュ領
