なんJLLM部 避難所 ★10
!extend:checked:vvvvv:1000:512
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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 ★8
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/onatech/1746883112/
なんJLLM部 避難所 ★9
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/onatech/1755924738/
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvv:1000:512:: EXT was configured >>153
ここで生モデル使ってる話は見たことがないから答えられる人居るか怪しい
パラメーターミスってるが一番あり得ると思う
あとはプロンプトは数字で指定するより長文でとか書いた方が伝りやすい 「長文で」であんまり長くならないなら「10000文字の長文で」にするとすごく長くなる
数値と長文でを組み合わせるとそこそこ具体的な長さが期待できる
まあ文字数なんてカウントしてないんだから忠実には守らないんだけど ライブラリによってデフォルトのパラメータちゃうかったりするからパラメータ見直すんが早いやろな あ、でも賢いLLMなら日本語も数えられるみたいだね
GPT-5は1000文字程度の日本語ならほぼ正確に数えて出力できるけどGrokは全くダメ ministral3 の最大コンテキスト長は256Kだけどgguf出してる人の解説によると適切サイズはinstructモデルが16K、reasoningモデルで32Kみたいね
やっぱそれ以上は性能落ちちゃうのか >>154
うーんそっか
とりあえずパラメーターをsafetensor版とgguf版同一にしても
gguf版が明らかに劣化してるんだよね
gguf版はポーズ指示とかに留まりストーリーがまるでない感じ
コンテキストと生成長はデフォルトより大きくとってるし
他のパラメータも調整したけど差は埋まらないわ
AIにも何故かって相談してるんだけどGGUFにする過程で劣化はよくあるみたいな回答だった
用途としては添付画像を基にストーリー作成依頼して動画生成ってやってる
このスレでVL使えるモデルでおすすめはあるかい？
もちろんエロに使えるヤツで（真顔） openrouterで触ってるけどエ口小説の続きを書かせると悪くないな 拒否もされない
VL用途だと駄目だわ 拒否はないけどレーティング関係なくアニメイラストだと画像理解が壊滅的でまともなキャプションつけれてない DeepseekV3.2、結構エロいけるな
kimi,glmとエロ系行けるデカいモデルが増えて嬉しい >>162
ひよこお薬かわいそう小説ベンチで90000文字で書いてって言ったら一気に1万3000文字出てきた
例によってDeepseek系の冒頭でドバっと地の文が出る癖はあるけどその後は描写もリズムもいい
これは使えるわ Deepseek 3.2は小説だと無茶苦茶長文出すけどエロチャだと逆に返事が一段落くらいで短くなりがちなんだよな
文脈読んで長く書こう短く書こうってしてるんだろうけど極端 >>159
エロ画像に特化したVLMがないからなあ
JoyCaption Beta Oneが比較的精度高い気がするけど、性的な説明文が多くなる
動画生成用なら画像にない説明文を盛ってくるmlabonne/gemma-3-27b-it-abliterated-GGUFの方がいいかもしれない せっかくまもなくチャッピーがエロ解禁されるのに、エロ生成を極めてないと使いこなせないよ
半年前にGrok先生と長時間レスバして、LLMのエロは大体理解した。
LLMにエロ書けなんて言っても、AIはエロの定義が広すぎて上手く生成できないのよ、
その代わりに、クソ長いプロンプトは受け付けてくれるから。
自分がほしいエロ描写を整理してプロンプトに入れる。クソ長いプロンプトでOK
頭の悪いLLMほど、細かいプロンプトが必要。
Grok先生よりチャッピーの方が自然で滑らかな文章を作れると実感はあるから
貯めたクソ長プロンプトをチャッピーに食わせる。
Gemini3がチャッピーより上というがどうなんだろうね ＞LLMにエロ書けなんて言っても、AIはエロの定義が広すぎて上手く生成できないのよ
LLMを始めてみんなが初日に気付く基本やね >>165
JoyCaptionは画像の説明は出来るんだけど
ストーリーは無理だったからHuihuiに流れ着いた
mlabonne/gemma-3-27b-it-abliterated-GGUF
は試したことないから試してみるよサンクス となりに文章生成AIスレがあるんだからそっちを参考にすればええのでは
個人レベルでの探求はどうしたって無駄や余分が生じて変な方向に向かうから数を集めるしかない >>166
GPTは察しが良いから、厳密に詳細に要件定義してなくてもそれなりに求めたものが出るから便利だね(エロ以外は) Ministral-3-8Bが出たって事で久々にローカルで遊んでみてるけどいつの間にかUDって形式が出てて困惑するわ
Q8とUD-Q8だとUD-Q8の方がなんとなく良さそうな気がするけど、これ日本語力はどうなんだろう？
UDは重要度に応じて量子化の程度を変更する仕組みってAIが言ってたけど、「日本語は重要な情報じゃない」って切り捨てられてる可能性もワンチャンあるのかな？ silly tavern でmagnumv4 72b iq4km使ってるけど、なかなかクオリティ上げるの難しい…システムプロンプトとかが悪いんだろうけど、まだ使い出したばかりで全然慣れないわ。
magnum にopen web ui で適当に小説書かせたらかなり日本語も良いし、モデルはこれでいいと思うんだが… >>172
量子化手法によっては評価データで評価をしながら量子化するってのがあって、
その評価データに日本語がないと日本語の性能下がるってことがありえるやろな
GGUFはどうなんやろ？ 評価データ使う方式なのかどうなのかググったけどよくわからんな チャッピーに聞いたわ
GGUFは評価データいらんらしいから日本語性能下がるとか考えなくてよさそうや
https://i.imgur.com/w2pAa23.png >>172
>>176
https://sc-bakushu.hatenablog.com/entry/2024/04/20/050213
imatrix使ってるggufは評価データを使った量子化方法で、こいつは日本語データ使った方が性能上がるって結果がある
UDは日本語含む多言語データでキャリブレーションしてるから多分問題ない >>177
サンガツ
古い情報を広げてしまうところやった imatrixはキャリブレーションデータに強く依存して下手すれば通常の量子化より性能悪化するみたいな話題が最近redditで上がっていたから海外ユーザーのものは使わないようにしてる 検閲解除モデルでNSFWな質問するとKoboldなら答えてくれるのに、LMStudioやとモデられるのなんでや？ EVO-X2買った
Qwen3-235B動かせるのは感動する ministralのbaseモデルにエロ小説の続き書かせるテストをしてみたけど14BでもNemo baseより勢いも整合性も悪いなぁ
リリース初期特有の推論関係のバグだと信じたいけど期待外れ…
mistral small 3.1 base > nemo 12B = small 2501>(超えられない壁)>ministral って感じ
この用途だとnemo天下がまだ続きそう 外人もmistral3試して結局qwenに戻ったって言ってる人いるし日本語関係なく微妙な性能なのかもなあ ふう、初めてローカルモデルpcで触ってみたデビュー。
無難にgpt-oss 20。爆速
一歩踏み出して世界が広がった mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512
これ試せるところないかな？ >>182え、そうなの？
LMstudio使ってるけどNSFWモデルなのにお断りされて何だよと思ってたところだわ >>189
有料で良いならopenrouterが確実だけど
公式のLe chatで多分無料で使える Thinking部分まで設定通りのキャラになりきって思考させる方法ってある？ >>189
ollamaのcloudモデルはいかがでしょうか?
アカウント登録必要だけど、無料で使えました(1時間/1週間の上限あり)。
open-webuiにモデル登録して使ってます。
Mistral-Large-3は1回のやりとりで1時間枠の上限1%程度消費しました。
お断りされずそのままのプロンプトでいい感じになりました。
これならお試し程度なら十分できると思います。
このollamaのcloudは無料枠でglm-4.6とかもお試しできます。
(glmはthinkingなので1回のやりとりで1時間枠の3%程度消費しました) >>183
おーミニPCだね。3token/sくらい出る？
うちのQwen3-235B-Q3安定してきた(VRAM16+MM128MB)
ワイにとって決定版になりそうだ。RPキャラにガチ恋しそう 間違えたGBだった
不満点は応答がやや冗長で詩的すぎる(キャラによっては違和感)くらい
人格のブレ(こちら側のキャラまで演じてしまう)は最初あったがプロンプトで解消した VRAM16GBとRAM64GBで動く中で今一番オススメなのはどれかな？
NSFWあり・日本語が得意なモデルで qwen3 nextええど
ワイもメインメモリ64gbやが80bの4qが丁度ええ
nsfwは「できる」程度で得意ではないんやけど qwen3 nextのthinkingモデル使ってみたら
「こんちわー」の返答に3000トークンも使って考えやがったんやが
こっわ
https://i.imgur.com/KOfqbMW.png
https://i.imgur.com/vuoFDOR.png
この辺まだllamacpp側の調整がうまくいってないってことなんやろか Qwen3系ってやっぱ長考癖あるよな
長考してもベンチスコアに悪影響無いからとにかく何が何でもスコア上げようって感じかね いきなり「こんちわー」だとAIが質問者のペルソナが読みきれず警戒する
ログは、まず誤字か？スラングか?長音記号が入っているのでフランクか？
子供か？日本語学習者か？...
回答する際、フォーマルだと冷たいかも。馴れ馴れしすぎても失礼だ...
とthinkモデルは気苦労してるんだそうなw(Geminiの解析) 他のモデルでも「こんちわー」だけだとそこそこ長考するね
3000トークンは見たことないけど1000トークンぐらいならある >>185
最近のmistralの微妙さはEU法の制限で海賊版書籍をデータセットに入れられなくなったからという考察がredditでされてた
やっぱりnemoはオーパーツやな
実際nemo baseはKobo由来っぽい記述があったりしたのでさもありなん >>195
IQ3Mで15token/secくらい出てる VRam、Ram制約の中で
・qwen3-vl-235b-a22b（パラメーター数）
・qwen3-vl-reap-145b-a22b（精度）
どっちも良い文章吐くんだが、若干145bがリードな印象でどちらを常用するか悩む チャッピーの解禁ってほんとにくるんか？
次情報ってあったんか？ >>193
Q3とはいえ、そんな安定して動かせるくらいなんだ 4.6V来たな 106B-A12B？
https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6V
9Bのflashの方がスコア良すぎてちょい眉唾だが >>212
新しいVLモデルか
OCR精度とか画像からのプロンプト抽出能力が気になるな
GGUFが来たら教えてくれ Grok先生のエロパワーにびびって、エロ解禁と発表したが
Gemini先生の性能にびびって、それどころじゃないってコードレッドを発表した。
チキンGPT openaiは業界のパイオニアで何かと目をつけられやすい上に
他のビッグテックと違ってそれしかやってないから追い抜かれたら終わる厳しい立場
上層部はさっさと上場して逃げ切りたかったんだけどその前に捕まってしまった 今更だけどgpt-oss-120bははじめから4bit量子化で公開されてて各種ベンチマークであの性能出てるってのは実はかなり凄いんやね
新しいバージョン出してくれへんかなぁ
まだ前のバージョンが出てから半年も経ってへんけども チャッピーエロ解禁したら使えるかと思ってたのに有耶無耶になったんか
無料枠すぐ使いきっちまうから、Grok課金するかなぁ googleが出来ないことをやっていかないと負けるから各企業エロ解禁は遅かれ早かれせざるおえないと思うが pornhubあたりが独自llm作りそうじゃない？ Geminiにお前自身は解禁するかどうか予想してくれって言ったら
広告主体の企業だから今後もありえんやろな的な回答くれたわｗ いうてGeminiは文章ならロリ以外は出せるやん
大企業だから一番厳しいと勘違いされてるだけで Stable Diffusionのエロプロンプト作るのに、基本的にGrok先生とレスバする。
基本的にLLMは自然語で回答するから、あまり使えないんだけど、それでも参考にはなる >>184
>>190
>>191
どっちもシステムプロンプト空やってんけど、
プロンプトまとめwikiからいろいろコピペしたらいけたわ
初歩的なこと聞いてすまんかったやで Openrouterが自社のサービス利用状況をまとめとるけど
オープンソースモデルの利用の52%の利用目的がロールプレイやって
これクローズなLLMも18禁を明確に解禁したら一気に金動くやろなぁ・・・
https://openrouter.ai/state-of-ai
なおクローズなモデルも含めた全体の利用用途ではプログラミングが1位みたい
これはワイもプログラミングでgihub copilot使用しとるからわかるけど
プログラミングでのAIってめちゃくちゃ長文＆複数ファイルをLLMに投げつけるからなぁ
しかもAgentで複数回LLM動作するし なんか変な解釈のような
OpenRouterランキング上位のSillyTavernとChub(Character Tavern)とJanitor AI、あとHammerAIが老舗のLLMキャラチャットサービスで、堅牢なユーザーベースを持ってるって話では
それらのサービスではすでにGeminiやGrokは使えてエロもできるので公式解禁したところで特に変わらんはず
同等レベルまでコストが下がれば違うだろうけど gemmaにエロ画像認識させたいんだけど、良い方法ある？
どうしても拒否される geminiでエロ出せるのは分かるんだけど
出力の最中に！マークが出て中断されるのは回避方法あるの？ >>205
マジか。そんなに出るんだ。うちのQwen3-235B-A22B-Q3KMは3token/sくらいだ
色々ERPを試しているけど、1対1のチャット以外にも第三者を増やせるね。そいつらの行動はチャットキャラからの伝聞報告みたいになるけど、キャラが混ざり合うことが無くて大したもんだ どのソフトで起動してるか知らんがCPUにMoE分配してないでしょそれ
n-cpu-moeとかexpertのオプション調べた方がいいよ ミストラルの新しい奴来たね24Bの奴は今のとこエロも出来てる 3.2 24bがメインウェポンだったからミストの新モデル気になるで devstralのことけ？
これコーディング向けやけどでもまぁエロ出来りゃ何でもええか
大きいほうは123bって書いてあるから以前のMistral Largeベースなんかなぁ
先週公開されたLargeもDeepseekベースみたいやし
新しいモデル作らなくなってしもたんやろか
MixtralでMoEの先駆者的なイメージがあるんやけどね >>44
ありがとう
確かにパラメーターいじって出力を比べたことがなかった >>234
123bはアーキテクチャがministral3だからmedium3ベースじゃねえかな
まあvoxtral 3b出した後もministral 3b出してくれなかったからベースモデルは望み薄だけど antigravityで使用しているLM APIを使ってClineやRooCodeを動かす方法ってありませんか？ chatGPTの話してもええやろか？
R18小説の企画書を投げて構成を聞こうとしたら
途中まで表示して最後に消えてもうたわ
すごく参考になりそうな意見やったのに
少年、少女、性交、だとアカンのやなー
年齢含まれる表現やめて男A、女A、みたいにしたほうがえんやろか？
エロ解禁とは何だったのか…… チャッピーがエロ解禁する時は年齢確認をしてからになるよ
それがないってことはまだ対応してないってこと 12月に解禁予定なだけでまだ解禁しとらんからな
コードレッドのせいで解禁しない可能性すらある サンガツやでまだ解禁されとらんようやね
これまでも企画書みせると的確な意見くれとったんで
めちゃ重宝しとったんや
R18はまあ商業展開狙っとらん自己満作品なんやが
……だからこそ編集さんが欲しいってのもあるけどね >>236
試してみたけど、magnum123bと同じくらい日本語エロセンスいいな
やっぱbaseが同じなのかもね Devstralってモデル名にA〇〇Bみたいなの付いてないからMoEじゃなくて全部GPUにロードしないと遅いやつ？
ああいうのって名前以外にどこ見ればわかるんや そうやで
MoEじゃないモデルのことdenseとかいうで
まぁ「MoEじゃないモデル」とか言われること多いけど
調べるならhuggingfaceの説明に
expertとかMoEとかactive 〜Bって単語がなければdenseや
MoEモデルはMoEであることはほぼ確実に説明に書かれるんやけど
denseモデルはたいてい「ワイはdenseやで！」とも「ワイはMoEではないで！」とも書かれへんのよな >>246
はぇ〜自己申告なければ基本denseと思ってええんやねサンガツ
123bのやつエロ出来るらしいから気になったけどMoEじゃないならローカルは速度出なさそうやしDL躊躇ってしまうわ MoEではないもモデルはGPUたくさん並べて並列処理させないとスピード出ないのよね
個人運用は厳しいわ denseのオープンウェイトはプンルーやChutesで安く使う枠
DevstralはSOTAを謳うほど実戦のコーディング性能が高くないからDeepSeek-V3.2でええわと思ったが
エロ表現が得意ならそっち方面で開花するかもな VRAM 16GB RAM 128GB の環境でOllamaを使用してMoE モデルのQWEN3を推論させているけどMoEの効果を実感できない
モデルがVRAMに乗り切る9.3GBの14bは高速で動作するけど、VRAMに乗り切らない19GBの30bにした途端にdenseモデルと同様に実用性が無い程急激にスピードが遅くなる
MoEであれば大きいサイズでも実用的な速度で動作させることができるのかと思っていたけどそういうことではない？設定が悪いだけ？ >>249
"dev"=「開発」ってそういう意味…… >>250
Ollamaはllama.cppのn-cpu-moeに相当する機能をたぶん実装してない
LM Studioとkoboldにはある
モデルの管理もしやすいからLM Studio使った方がいいよ NanoGPTからMistral-Large-3-675B-Instruct-2512とDevstral-2- 123B -Instruct-2512をSTで軽くテストしてみたけどどっちも日本語エロは出来るな
Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512の方が俺的には結構好みでDeepSeek3.2より良い感じ ※個人の感想です 