なんJLLM部 避難所 ★5
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AIに色々なことをしゃべってもらうんやで
そこそこのデスクトップPC（できれば＋3060 12GB以上）でもなんぼか楽しめるで
自薦・他薦のモデルやツールは>>2以降
本スレ(避難中)
なんJLLM部 ★7
https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1710561010/
前スレ(実質本スレ)
なんJLLM部 避難所 ★4
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/onatech/1725931151/ 偉そうとかはいいんだけど、1から10まで全部説明することになる予感がするので躊躇する 理系だとドメインを絞る質問をする癖が付いてるから文章だけで人種の違いが分かっちゃうのはそう 研究者/開発者向けみたいに販売経路を限定しないとdigitsも転売の餌食になりそうだけど、そうすると一般人も手に入らないジレンマ。 >>632
草
役者すんのも大変やな
そういやLlama cppにもいちおうGUI付いてるんだっけ？推論テスト用のおまけみたいなやつよな？ ローカルのDeepSeekに画像解析させようと思ったらどうしたらええのん？ お前はアンドロイドの思考プログラムだとシステムに書くとthinkの中もそういうものだと読めて色々と捗る
口調はもっと砕けた感じの方がいいとか、ネコミミ付いてるって言われてるんだからネコの絵文字付けた方がそれらしいんじゃないかとか書き出しててかわいい >>626
5950X 128GB+3090+2060 12GBで1.5token/sぐらい(´・ω・`) DeepSeekは褒めると結構可愛い反応をしてきて混乱する 小説勢の人に質問です
複数の出力で話を続けるコツがあったら教えて下さい
今はmagnum v4 123bの4bit量子化をメインで動かしてるんだけど、
初回出力後の2回目以降の出力に、繰り返し表現が目立つ
ちなみにコンテキスト長には余裕がある状態です 量子化の宿命みたいなもんだしパラメータ変えて生成連打しかない 繰り返し問題はどうしようもないから予めプロットを作らせてそれに沿う形で章ごとに出力させてる人がほとんどじゃないかな >>664
ベースはqwenらしいから
それに準拠しているのでは magnumは12Bとかでもそんな繰り返し少ない方で優秀なイメージある
どうしても嫌な時は繰り返しの文章を自分で編集してちょっと変えるといい 繰り返しの文章を修正させる作業もAIにやらせられたらいいのに >>661
自分はiQ3_Mでやってますが繰り返しは4、5手過ぎても見られないですね
koboldのstorywriterモードでコンテキストは4096でやってます あ、すみません
複数の出力でって所がよくわかりませんでした
自分はプロンプト書いて都度追加していくやり方です 量子化ってなんとなくQ4_K_Mがスタンダードなのかなと思ってたけど
そこはかとなくQ4_K_MよりQ5_K_M…よりも試しに使ってみたQ8の方がいい感じの出力が多い気がするのは気のせいか…？
ひょっとして英語じゃなくて日本語だと劣化が顕著だったりするのか…？いや気のせいか…？
この無視しようと思えば出来そうな微妙な差に拘り始めると機材沼にズブズブ嵌まっていくことになるのか…？ そら量子化ビット数が大きけりゃ大きいほど性能はいいでしょ STでロープレなんだけど
繰り返しもあるし（話が進まない）
勝手にキャラがユーザーを演じたりする。色々弄ったけど駄目だった
どうしたら話を繰り返さずに
勝手に演じられずに済むのか…
オススメの設定教えて下さい…
mugnam v2.5です 量子化のビットは大きければ大きい程精度が高いがメモリを食う
モデルのパラメータが大きい程性能が高いがメモリを食う
この2つのバランスを考えた結果、自分のパソコンで動く範囲でなるべくパラメータでかいモデルを量子化で小さく圧縮して使うってのが主流
そのへんのバランスが良いのがQ4って設定 モデルゲーなんでいいモデル使いましょうとしか
magnumならv3でいいモデル出てるんでそっち使った方がいいし mugnam12bv3 日本語対応してるモデルある？ DeepSeekってもしかしてMacじゃないと動かせない？ そんな事はない
てかあのmacタワーを広めたやつが適当な事言ってるせいで変な認識してるやつ多いな というかQwen 32Bをdeepseek-R1って呼ぶのやめない？
なんで許されてるのかわからん OllamaのモデルハブでもDistillも含めて全部一緒くたに「R1」表示してたりするしな Distillはそっくりさんかモノマネ芸人相当の別人だよな
>>678 そんなこと言ってる人おらんだろ R1の凄いところは何か？が人によって分かれてるからR1である、ないになるのでは
deepseek自信も蒸留モデルもR1だよといってるのは、thinkを表示してユーザーに見せることがR1のキモだよという認識があったせいかもね
Reasoning model自体は沢山あり、コストの安さはユーザーには直接関係ない、内部構造ではなくユーザー目線の特徴は何かと言えばthinkが見えいるから調整しやすい、あとかわいい、になるでは
R1と一言で言っても沢山ある、671bなの？70bなの？13bなの？という区別がいいんでないの >663
ここらへんの作業、何かツールを使ってやってるものなのかな
管理の手間と手作業が増えていくのがアレなんだよな
骨書き、プロット、詳細と展開していくのは生成関係ない小説書きでも同じだから管理能力があるテキストエディタにAPI接続があれば良さそうなんだけど
VScodeの出番だろうか >>672
そりゃ当然わかってるだろう
性能差はあるんだけどその差は小さくて、だからQ4_K_Mがサイズとのバランスが良い(またはQ5_K_M)
…と言われてたのよ
でも日本語だとその差は存外大きいように感じる、と>>671は言いたいのでは >>683
それもなあ、蒸留モデルは「<think>タグでなんかゴチャゴチャ言ってる」ってのを学習しただけでしょ
そりゃまあ自分の出力も参照してるし完全に無意味ではないんだろうけど、本質的にreasoningモデルとは違うよね ベンチマークを取るとthinkによって成績が変化してる以上reasoningでないとは言いがたいような
成績はむしろ下がってるから下手な考え状態なわけですが
実用的でないおもちゃだよねとか、ユーザーが言うならともかく企業が乗っかってGroq playgroundでR1を試そう→R1 llama 70bですとかはイラっとするよねとかは分かるけど >>686
母国語だと差がよく分かるってだけではなく？
日本語も英語も全く同じレベルで扱える人が「日本語だと量子化による劣化が激しい」って言うならそうなんだろうけど いや劣化が小さいというのは英語圏の人が母国語において言ってることだからね
日本人が言ってるわけじゃない でもまあ自分もQ5_K_Mがいちばんバランスがいいんだという思い込みみたいのがあって脳死で選んでるとこがあったから>>671は目から鱗だったわ
今後は比較するようにするわ >>684
ド文系としてはAI×小説特化のソフトは欲しいなぁとは思う
キャラクターとか相関図みたいなの設定できたりね
プログラミング感は否めないけどVSCODE+Clineで やれば @character.txt とかで参照させつつ依頼できたりするからコピペ地獄からは若干解放されそう
ただCline系はトークン馬鹿食いするのでSonnetとかで1日中やってるとクレジットがしぬ TinySwallow-ChatUIのデモを使ってみたけど
TinySwallow-1.5B-Instruct繰り返しが多くてロールプレイには向いてなさそうだな
エロ用語はいくらでも通るんだが
ggufをkoboldで使うとエロ描写はめっちゃ拒否される
設定が間違ってるんだろうけど何がおかしいのかが分からない 家に使ってないOptane SSDが転がってるの思い出したんだけどもしかしてこれにLLM置いたらSSDよりパフォーマンス出るのか？ んー、Difyのワークフローでプロットから章の数だけ分岐させて、下順番は手間にせよそれ以降は見てるだけで済むようにする、とかかな
でVSCodeやClineは下準備と管理側で使ってという
楽したいって話のはずが学習コストが積み上がていくやつだな... 最初の起動が早くなるだけだと思う
そもそもメモリにフルロードして使うものでSSD上で動かしたら憤死する 帯域よりもレイテンシが重要説あるから、ランダムアクセス速度が律速してるならoptaneでR1 671b 1.58bitを動かせば多少マシになる可能性あるような
2〜4token/sまでたどり着けば寝てる間に投げておく使い方は実用になるかもしれない optane復活とか言う胸熱展開ワンチャンあるんか？あの鳴り物入りで登場して何の成果も残せず消えていったOptaneくんが……
118GBのカードが激安で売られとるし、これで高速化実現できたらみんなハッピーやで nitky/RoguePlanet-DeepSeek-R1-Qwen-32B
すげぇ
生徒会恋愛問題lv2まで正解してるやん 32B超えたあたりから表現の幅が急に広がるからその辺がサクサク動くスペックが欲しくなるね
サブスクでも良いけど やっぱnvidiaがVRAM配るか他社がぶっ壊してくれないとキツいなー VRAM24GBで収めようとしたら32Bの量子化ってどの辺りが限界？ LM studioの検索から探して量子化モデル一覧を見ると、VRAMに入る、メモリにはなんとか入る、チャレンジングの三種に分けて表示してくれるよ DeepSeek-R1-Qwen-32Bはllama.cppでいいんですよね？読み込みに失敗するなんでだろう 出てくる表示を全部ChatGPTくんに貼りつければ原因究明してくれるよ
あるいは素直にLM Studioやollamaを使う （公式DeepSeekもう殺到しすぎてアカン）
OpenRouterみたらもう9つぐらいLLMプロバイダーがホストしてるな
Thinkingもサポート済みだし避難先として機能するわ DeepSeekR1の話題で初めてローカルLLM参入した初心者なんやが
エロ小説書いてもらおうと思ったらnitky/RoguePlanet-DeepSeek-R1-Qwen-32Bが1番おすすめって感じなん？
昨日からbluepen5805/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japaneseでこんな小説書いてって指示してるんだけどなんかトンチンカンな文章ばっかり返ってくるんだよな…
別にDeepSeekじゃなくて他のやつでもいいんだけども >>708
いまのところDeepSeekはオンラインで動くモデルが賢いという話題性が大きい状態で
ローカルモデルはまだ安定してない
とりあえずMistralやMagnumの名前がついたモデルでも使ってみれば少なくとも倫理フィルターがほとんどないLLMは体験できるはず 現状はMistral Large2 123B系かCommandR+やな
色々試してもこの2つに戻ってくる感じ 安定してないというか、ローカルLLMはモデルによって得意分野が違う
DeepSeek-R1-Distillは数学やプログラミングが得意
小説は小説が得意なモデルを使った方がいい 用途に応じたモデル選びも大事だし、指示の仕方もモデルによって微調整しないと期待通りの内容が返ってこないから色々試して触りながら覚えていくしかないね
俺も最近始めて低スペPCで試行錯誤中だけど、オンデマンドに短めのオカズ文章を書かせるだけならBerghof 7BのNSFWとERPが本当に使いやすい
それこそ指示が下手くそでもスケベな日本語話者のツボを押さえた実用的なのを書いてくれる >>712
低スペ向けならBerghofかなりいいよね
エロ抜きでもチャットも執筆もそれなりにこなしてくれる
12Bや無理やり動かした32Bより満足してるわ >>708
nicky氏のはまだ試してないけどあの問題解いたのは評価できるわ
これの無規制処理したのでたら期待 Magnumもピンキリだから色々試すといい
Lumimaid magnumがやっぱ色々安定しててオススメ
ローカルLLMにきてるDeepSeekのR1は、実際はDeepseekじゃなくQwenだのなんだのがメイン
Qwen32B Deepseek風って感じ
そんでQwenちゃんは日本語あんま強くないし文章も微妙 ほーんなるほど！ワイは画像生成スレから来たんやが、実写系のモデル使ってアニメキャラの生成しようとしてたようなもんやな
そしたら色んなモデル試してみるわ
今はSDXLならリアス系かnoobの二択って感じやけど、LLMはとりあえずこれ使っとけ的な最強のモデルは無いって感じかな？ 画像で例えるならまだnovelAI1.0がリークされてない世界線でWDでやってるくらいの規模感だから…… >>717
高性能を求める人は20GBとかVRAMに収まらないサイズのモデルを落として64GBかそれ以上のメモリで動かしてるっぽい
そんでちょっとした設定でも出力内容が大きく変わるから沼っぽい エロに限らんけど小説やらせようとどうしてもコンテキスト長がね… >>717
生成速度とのトレードオフで何が快適かがマシンスペックと求めてるものにかなりよる
激遅でいいからクオリティ欲しいって人と、レスポンスの速さ大事にしたいって人でまず分かれるし
7Bか12Bあたりがまぁ快適 俺は設定の理解力が命と思ってるから未だにwizard-LM2使ってるけどおすすめされてるの見たことない、なぜ？
magnum含む他のどのモデルより設定に忠実に文章出力してくれる気がするんだけど… EasyNovelAssistantだと出せる小説が
koboldだと記憶喪失意識混濁になっちゃうんだけどの設定項目が大事なんだろう LLMも画像生成もやってるけど、LLMの方がキャラ設定練るのがめちゃくちゃ難易度高いように思える
性能の高いモデルが使えないってのもあるけど >>725
R1っょぃ
今んとこワイのイメージとしては
文系のDeepSeek 理系のAnthropic Claude 役所窓口公務員のOpenAIって感じや >>725
興味深いな
🔞MN-12B-Lyra-v1とか、12BでしかもNSFW対応でもこんな上位に食い込むんやな
ネイティブ英語話者は羨ましいわ… berghofの人？
新作色々上げてて
どれがいいのか分からん… 小説プロジェクトでVSCODE+Clineでええのでは?とエアプでレスしたけど
今試してみたらすでにR1対応しててReasoningしながらディレクトリ作成とかしてくれるのを確認したで
こんな感じやな
https://i.imgur.com/RQF1Q4u.jpeg 俺はゲーム用のグラボじゃコンテキストがキツすぎるから
ログと要約管理してRAG検索できるpython書いてるわ
中身はlangchainでUIはopenwebuiでどうにか動かせてる あとUnslothがhuggingfaceにアップロードしてたDeepSeek-R1-UD-IQ1_SもLlama.cppで一応動かせた
1token/s以下でまぁ実用性はしんでるけど
# ダウンロードして
huggingface-cli download unsloth/DeepSeek-R1-GGUF --repo-type model --local-dir "E:\" --include "DeepSeek-R1-UD-IQ1_S/DeepSeek-R1-UD-IQ1_S-*.gguf"
# llama.cppダウンロードして解凍
llama-b4600-bin-win-cuda-cu11.7-x64.zipみたいなの
# マージして(必要ないかも)
llama-gguf-split.exe --merge "E:\DeepSeek-R1-UD-IQ1_S-00001-of-00003.gguf" "E:\DeepSeek-R1-UD-IQ1_S.gguf"
# 起動する(port指定とかはなくてもヨシ)
llama-server.exe -m "E:\DeepSeek-R1-UD-IQ1_S.gguf" --host 0.0.0.0 --port 4649
https://i.imgur.com/l2IVclw.jpeg 企業でもLLMをゲームのシナリオ執筆に利用する時に構成とストーリー執筆と校正をタスク分けしてるところがあるって見た覚えあるし、精度気にするならそうした方がいいんだろうな お、今更やけどoobabooga / text-generation-webui がdeepseek系に対応しとるね。3日前のアップデートで対応してたんかな？ >>735
大葉をアプデしないといけなかったのか
ありがとう >>732
どんな感じにやってるの？もしよければ詳しく教えて 大葉でDeepseek動いたわ
でも言うこと聞かない
70Bの量子化やってくれんかな でも32Bで全然VRAM使わないで、この性能はすごいね
llama3.1より上なのは間違いない ollama が楽だからもうそっちでいいかと思ってたけどまだooba使うメリットある？ Text generation web UIのこと？GUI欲しい人は使うのかな
ワイもローカルで動かす時はollamaだな(最近は大手のAPI使っちゃってるけど)
GUIはテキストエディタとしての編集機能が豊富とかGit連携できるVS Code
自作拡張でLLMのstream mode出力をAIのべりすと風にエディタ内に追記させてる
追記以外に、中間補完・書き換えとかもサポートさせたいなーとか思ってたけど
Clineが割と使い物になりそうだから捨ててそっちに移行しちゃうかも nitky/RoguePlanet-DeepSeek-R1-Qwen-32B
Q8_kで恋愛問題解かせたら3000トークンくらい推論した結果見事正解に導いたわ
gpt4超えやがった(๑╹ω╹๑ ) あと朗報
これ規制ゆるゆるだわw
qwen本家なら100%申し訳される小説プロットをすんなり書いてくれる
nickyさんありがとう(๑>◡<๑) >>730
サンガツ！
大葉で入れたが
UIかなり変わっててビビった 大葉ってなんのこと言ってるのかと思ったらText generation web UIのことかよ
ひどい造語だな Text Generation WebUIって名前が打つには長いし略しにくいからじゃないの
ChaGPTくんとかはTextGenで分かってくれるけど ブラウザ(あるいは専ブラ)のテキストボックスでもLLM補完してくれれば長くても問題ないはず……
あるいはInput MethodがLLM連携するようなのって既出？ https://i.imgur.com/5eEpEQ0.jpeg
joybod/RoguePlanet-DeepSeek-R1-Qwen-32B-RP-Q4_K_M-GGUF
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