LLM

Ollama モデルライブラリには、HTML コンテンツを Markdown に変換できるモデルが存在します。これはコンテンツ変換タスクに役立ちます。このガイドは、2026年のドキュメンテーションツール: Markdown、LaTeX、PDFおよび印刷ワークフローハブの一部です。

ここでは、AI支援コーディングツールやAIコーディングアシスタントとその優れた点についていくつか紹介します。

LLMを使用することは非常に高価ではありません。新しい高性能なGPUを購入する必要がないかもしれません。LLMプロバイダーの一覧は、クラウド上のLLMプロバイダーで確認できます。それぞれが提供しているLLMについても記載されています。

私はある仮説をテストしたいと思っています。すなわち、「インテルCPUのすべてのコアを活用することで、LLMの速度が向上するか？」というものです。このテストについては、ALL cores on Intel CPU would raise the speed of LLMs?をご覧ください。

新しいgemma3 27bitモデル（gemma3:27b、ollama上では17GB）が私のGPUの16GB VRAMに収まらず、部分的にCPU上での実行に頼っているという点が気になります。

現代の混乱の最中、私は AI タスクに適した異なるグラボの仕様を比較しています (ディープラーニング, オブジェクト検出および LLM)。ただし、これらはすべて非常に高価です。

このガイドでは、Ollama が並行リクエスト（同時処理、キューイング、リソース制限）をどのように処理するか、および OLLAMA_NUM_PARALLEL 環境変数（および関連する調整項目）を使用してそれをどのようにチューニングするかを説明します。

Vibe coding は、開発者が自然言語で望ましい機能を説明し、AI ツールがコードを自動的に生成する AI 駆動型のプログラミングアプローチです。直接のコーディングは最小限に抑えられます。

DeepSeekの 1世代目の推論モデルで、OpenAI-o1と同等の性能を備えています。これは、LlamaおよびQwenに基づいてDeepSeek-R1から蒸留された6つの密結合モデルです。

このOllama CLIチートシートは、毎日使用するコマンド（ollama ls、ollama serve、ollama run、ollama ps、モデル管理、一般的なワークフロー）に焦点を当てており、コピー＆ペーストできる例を記載しています。

Reranking は、Retrieval Augmented Generation (RAG) システムにおける 2 番目のステップであり、Retrieval（検索）と Generation（生成）の間に位置します。

最近、ブラックフォレスト・ラボズは一連のテキストから画像を生成するAIモデルを公開しました。これらのモデルは、出力品質が非常に高いとされています。試してみましょう

素晴らしい料理は目でも楽しむことができます。しかし、この記事では、2 つの AI ベースの検索システム、Farfalle と Perplexica を比較します。

それはとても素晴らしいことです！ Copilot や Perplexity.ai を呼び出して、世界中に何を求めているかを知られる代わりに、今ではご自身の PC やラップトップで同様のサービスをホストできるようになりました！

最近、いくつかの新しいLLMがリリースされました。
非常にエキサイティングな時代です。
論理的誤謬の検出能力を確認するためにテストしてみましょう。

LLMとOllamaを使用してHTMLコンテンツをMarkdownに変換する