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AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでも.

2025.06.22

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おはようございます.AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでもなくローカルPCでそこら辺に落ちているLlamaモデルを持ってきてチューニングすれば何とかなるじゃねぇという思いに至った.

実はあなたの手元にあるPCと、そこら中に「落ちている」オープンソースのAIモデル、特にLlama 3があれば、十分記事が生成できるんです。


ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

「AIで記事生成」と聞くと、SFのような世界や、大企業だけが使える特権のように感じるかもしれません。しかし、今は違います。オープンソースの強力な言語モデル、特にMetaが公開したLlama 3の登場は、この常識を大きく覆しました。

Llama 3は、その性能の高さにもかかわらず、誰でも無料で利用できるという点が最大の魅力です。さらに、80億パラメータの8Bモデルであれば、最新のゲーミングPCとまではいかなくとも、ある程度の性能を持つPCであれば十分に動作します。これにより、高額なクラウドサービスを利用せずとも、自分のPCでAI記事生成の環境を構築することが現実的になりました。


なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか?

Llama 3がローカルPCでの記事生成に適している理由はいくつかあります。

  • 完全無料のオープンソース: 利用に費用がかからないため、予算を気にせずAIを試したり、本格的に導入したりできます。
  • 選べるモデルサイズ: Llama 3には様々なサイズのモデルがあり、PCのスペックに合わせて選べます。特に8Bモデルは、個人利用に最適なバランスを持っています。
  • 活発な開発者コミュニティ: 世界中の開発者がLlama 3を使った新しいツールや効率的なチューニング方法を日々共有しています。困ったときには助けを借りられる心強い味方です。
  • 「量子化」でさらに軽量に: モデルのサイズを大幅に小さくする「量子化」という技術を使えば、より少ないメモリでLlama 3を動かせるようになります。これにより、より多くのPCで利用の道が開けます。

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

もちろん、いきなりプロのライター並みの記事をAIに書かせるのは難しいかもしれません。しかし、ちょっとした工夫で「何とかなる」レベルの記事生成は十分に可能です。

  1. 少量のデータでファインチューニング: 大量の記事データは不要です。あなたが書きたい記事のテーマやスタイルに合った、質の良い記事を数十〜数百程度集めてLlama 3を学習(ファインチューニング)させれば、その分野に特化した記事生成能力が格段に向上します。
  2. プロンプト(指示文)の工夫: AIへの「指示の出し方」は非常に重要です。具体的で明確なプロンプトを与えることで、チューニングが完璧でなくても、驚くほど質の高い記事が生成できます。これはまるで、優秀なアシスタントに的確な指示を出すようなものです。
  3. 効率的な学習方法の活用: 「LoRA(Low-Rank Adaptation)」のような効率的なファインチューニング手法を使えば、少ないGPUメモリでも短時間でモデルを特定のタスクに最適化できます。

あなたの創造性が、今、AIで加速する

かつては一部の専門家や企業にしか手の届かなかったAIによる記事生成が、今やあなたのPCで実現できる時代になりました。これはまさにAI技術の「民主化」です。

とまぁそういう訳なので何とかしてみますが、ファインチューニングにどれぐらい時間がかかるのかが未知数だったりする.

ファインチューニングPythonコード

以下のPythonコードは、Llama 3モデルをロードし、提供されたテキスト記事でファインチューニング(LoRA使用)を実行し、結果を保存します。 上記の入力値は、このコードに自動的に反映されます。 このコードをPythonファイル(例: `finetune_llama.py`)として保存し、実行してください。

import os
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, Trainer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training, TaskType

# GPUの利用可能性を確認
print("GPUが利用可能か確認中...")
if not torch.cuda.is_available():
    print("GPUが見つかりません。Fine-tuningにはGPUが強く推奨されます。")
    # GPUがない場合は、ここでスクリプトを終了するか、CPUモードで続行するか選択できます。
    # exit("GPUがないため終了します。")
else:
    print(f"GPUが利用可能です: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

# --- 1. モデルとトークナイザーのロード ---
# Llama 3モデルのパスを指定します。Hugging Faceのモデル名(例: "meta-llama/Llama-3-8B")
# またはローカルにダウンロードしたモデルのパスを指定してください。
MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3-8B" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"モデルとトークナイザーをロード中: {MODEL_NAME}")

# 4bit量子化設定 (GPUメモリの節約に役立ちます)
# bnb_4bit_compute_dtypeは、Ampere以降のNVIDIA GPUに推奨されるbfloat16を使用しています。
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4", # NF4 (NormalFloat4) 量子化タイプ
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 
)

# トークナイザーをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
# Llama 3はデフォルトでbos_tokenを付与しないことがあるため、明示的に追加。
# また、padding_side='right'はLlamaモデルに推奨される設定です。
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"

# モデルをロードし、量子化設定を適用し、自動的にGPUにマッピングします。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto", # 利用可能なデバイス(GPU)に自動的にモデルを分散
    trust_remote_code=True # リモートコードの実行を許可
)
print("モデルロード完了。")

# k-bit学習用にモデルを準備 (PEFTライブラリのため)
# gradient_checkpointingを有効にすることで、メモリ使用量をさらに削減できます。
model.gradient_checkpointing_enable()
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
print("k-bit学習用にモデルを準備しました。")

# --- 2. データセットの準備 ---
# あなたのテキスト記事ファイルが格納されているディレクトリを指定します。
# 例: 'your_article_data/' の中に 'article1.txt', 'article2.txt', ... と置かれている場合
DATA_DIR = "./your_article_data/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"データセットをロード中: {DATA_DIR}")

# 'text'形式でデータセットをロードします。指定されたディレクトリ内のすべての.txtファイルを読み込みます。
# 各ファイルが1つのエントリとして扱われます。
try:
    dataset = load_dataset('text', data_files={'train': os.path.join(DATA_DIR, '*.txt')})
    print(f"データセットのサンプル数: {len(dataset['train'])}")
except Exception as e:
    print(f"データセットのロード中にエラーが発生しました。ディレクトリとファイル形式を確認してください: {e}")
    exit("データセットロード失敗。")

# データセットをトークン化する関数
# 長い記事をモデルの最大入力長に分割します。
def tokenize_function(examples):
    # Llama 3の最大入力長は通常8192ですが、お使いのGPUのVRAMに合わせて調整してください。
    # ここでは一般的な値として2048を設定しています。
    max_length = 2048 
    # truncate=Trueで最大長を超えるテキストを切り捨てます。
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=max_length)

# データセットをトークン化します。
# num_procはCPUコア数に応じて並列処理を行い、処理を高速化します。
tokenized_dataset = dataset.map(
    tokenize_function,
    batched=True,
    num_proc=os.cpu_count(),
    remove_columns=["text"] # 元のテキスト列は学習に不要になるため削除します。
)
print("データセットのトークン化が完了しました。")

# --- 3. PEFT (LoRA) の設定 ---
# LoRA (Low-Rank Adaptation) は、元のモデルの重みをフリーズし、
# 小さなアダプター層を追加して学習させることで、効率的にファインチューニングを行います。
# これにより、GPUメモリの使用量を抑えつつ、高い性能を実現できます。
lora_config = LoraConfig(
    r=16, # LoRAのランク。値を大きくすると表現力が増すが、メモリ消費も増える。
    lora_alpha=32, # LoRAのスケーリング係数。rの2倍程度が推奨されることが多いです。
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], # LoRAを適用する層。Llamaモデルで一般的な層。
    bias="none", # バイアスを学習しない設定。
    lora_dropout=0.05, # ドロップアウト率。過学習を防ぐために設定します。
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # タスクタイプを因果言語モデルに設定。
)

# モデルにLoRAアダプターを追加します。
model = get_peft_model(model, lora_config)
print("モデルにLoRAアダプターを適用しました。")
model.print_trainable_parameters() # 学習可能なパラメータ数を確認します。

# --- 4. 学習の実行 ---
# 学習済みモデルを保存するディレクトリ
OUTPUT_DIR = "./llama3_finetuned_model/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

# 学習の設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir=OUTPUT_DIR,
    num_train_epochs=3, # エポック数。データセットのサイズと希望する精度に応じて調整してください。
    per_device_train_batch_size=1, # GPUあたりのバッチサイズ。VRAMが少ない場合は1に設定。
    gradient_accumulation_steps=4, # 勾配を蓄積するステップ数。実質的なバッチサイズは per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps になります。
    optim="paged_adamw_8bit", # 8bit AdamWオプティマイザを使用し、メモリ効率を向上させます。
    save_steps=500, # 500ステップごとにモデルを保存します。
    logging_steps=100, # 100ステップごとにログを出力します。
    learning_rate=2e-4, # 学習率。
    fp16=True, # 混合精度学習を有効化 (GPUが対応している場合)。VRAM削減と高速化に寄与します。
    max_steps=-1, # num_train_epochsに基づいて学習します。
    group_by_length=True, # 同じ長さのシーケンスをグループ化し、パディングを削減します。
    lr_scheduler_type="cosine", # 学習率スケジューラーのタイプ。
    warmup_ratio=0.03, # ウォームアップ比率。
    report_to="none", # レポート先を指定しない (wandbなどを使用しない場合)。
)

# トレーナーの初期化
# data_collatorは、モデルの入力形式に合わせてデータを整形します。
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    args=training_args,
    data_collator=lambda data: {
        'input_ids': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]),
        'attention_mask': torch.stack([f['attention_mask'] for f in data]),
        'labels': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]), # 因果言語モデルでは、入力自体がラベルとなります。
    },
)

# 学習の開始
print("Fine-tuningを開始します...")
trainer.train()
print("Fine-tuningが完了しました。")

# --- 5. 学習済みモデルの保存 ---
# LoRAアダプターのみを保存します。これにより、ファイルサイズが小さく、効率的に管理できます。
trainer.save_model(OUTPUT_DIR)
print(f"学習済みLoRAアダプターが '{OUTPUT_DIR}' に保存されました。")

# 保存したアダプターを使って推論を行う方法の例 (コメントアウトされています):
# このコードは、ファインチューニング後にモデルをロードして推論を行うための参考例です。
# from peft import PeftModel
#
# # 元のモデルをロード (学習時と同じ量子化設定を使用します)
# base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
#     MODEL_NAME,
#     quantization_config=bnb_config,
#     device_map="auto",
#     trust_remote_code=True
# )
#
# # 保存したLoRAアダプターを元のモデルに結合します。
# peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, OUTPUT_DIR)
#
# # 推論モードに設定します。
# peft_model.eval()
#
# # テキスト生成の例
# prompt = "ローカルPCでのLlama 3ファインチューニングの利点とは"
# inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") # 入力をGPUに移動
#
# with torch.no_grad(): # 勾配計算を無効化し、メモリ使用量を削減
#     outputs = peft_model.generate(
#         **inputs,
#         max_new_tokens=200, # 生成する新しいトークンの最大数
#         do_sample=True, # サンプリングによる生成を有効化
#         top_p=0.9, # Nucleusサンプリングの閾値
#         temperature=0.7, # 生成の多様性を制御する温度
#         eos_token_id=tokenizer.eos_token_id # 終了トークンID
#     )
# print("\n--- 生成されたテキスト ---")
# print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
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久しぶりに個人の収益とかのお話です.結論から述べると収益は以前から比べて

2025.02.05

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おはようございます.久しぶりに個人の収益とかのお話です、結論から述べると収益は以前から比べて少し鈍化していますが一応、収益は発生しているけど銀行に収益が振り込まれない月が発生していて前のように、毎月のクレジット支払いとの相殺することも今はないです.いろいろと試行錯誤はしているもののこれと言った打開策を見出していない感じです.

この頃、少し弱気な自分がいます.このままこんな感じの収益しか得れないのかなぁなどと思う時があります.そろそろ花開いても良いじゃないかなぁなどと思う.アクセス数もそんなに悪くはないのに何故なのかなと思う所があります.恐らくなんだけど安い広告しか出てないのかも知れない、そして広告の制御が自分でうまく出来ていない感じもします.それが一つの原因なのかも.

あと一つは一度急落してから再度もとのページランクに戻るのは至難だったりします.理由は色々あるけど一番はそのジャンルページを格下げなどを検索会社がすると元の状態に戻るのは検索会社さんの方針を変えない限り底は上がらないので微妙です.

因みに、この頃このサイトでは技術ネタが少なくなったのは生成AIの肥やしにされるのはヤダからと言う理由とは別に生成AI使えば大体生成AIで完結するようになってきたので技術ネタではもうググらないと言う理由です.これからはサイトの魅力が大事になりそう、そうまさにキャラ作りできているサイトなどはリピーターが増えそうな気がします.

生成AIに質問すると定量的な答えが返ってくるものの何か個性が足りないのですね、これから個性を持ったAI(人工知能)なども生まれてくるかも知れないけれどもそれはまだ少し先の未来かと思います.

なのでこれからは技術ネタより個性が光るサイトが発掘されそうな気がします.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

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sonyのwh-1000xm4の使用感、むふむふ、ふむふむ!これは!!

2022.03.27

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先週の土曜日にsonyのwh-1000xm4を購入しました、その使用感を一週間ほど経過したので書いていきます。まず、音ですよね😌。今まで安いヘッドホンばかり使用していたので全然違います。重低音感が半端ないです。ヘッドホンからの音漏れもなくとても良い感じですね。因みに自分はiPhoneに専用のアプリをインストールして使用しています、またiPhoneの音制御を外して聞いています。

次にフィット感と本体の質感はどうなのかなって言えば、こちらも良い感じです。長時間、ヘッドホンしていても耳が痛くならないです。ずっと着けていても大丈夫ですが難聴になるかもしれないと思い、数時間に一回は装着を外しています。それぐらい大丈夫です。質感はスルっとしていてしっとり感があります。夏に長時間使用していると汗をかきそうかなと思う所があります。

総合的に言えば高い買い物でしたが買ってよかったです。ただ今年の後半にはwh-1000xm5が発売されそうな気がします。今まで二年スパンで新しい機種が登場しているので・・・それを考慮して検討してみてはと思っております。

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Kotlin言語をはじめて使用してアプリを作ろうとしています。

2021.11.09

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Kotlin言語をはじめて使用してアプリを作ろうとしていますが、こちらでアプリのお披露目をする事は考えていません。自分の本名のドメインで紹介することになると思います。一度、桁読み漢字変換はfulluter言語で作ったことがあるのですが、リリースはしていません。今回は作ってリリースまで行いたいと思っています。それ程、難しいことはないと思っているので、リリースは数週間で出来ると思います(審査も含めて)。

kotlin言語をはじめて使用してアプリを作ろうとしています。

何故、Kotlin言語でアプリを開発しようと思ったか?、簡単に言えばiosにも移植出来るとのことなのでKotlin言語を選びました、そしてそれなりに勉強になるかなぁと思ったからです。動画を見てもらえれば分かる通り、いきなり動的な処理で制御しています。たぶん、いろいろな事を飛ばして勉強しています。参考書も持っていないのでサイトとYOUTUBEで調べつつ理解していこうと今、奮闘中です。今回書いた、ソースコードも調べたものです。

package com.example

import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import android.os.Bundle
import android.text.Editable
import android.widget.EditText
import  android.text.TextWatcher
import android.util.Log
import android.widget.TextView

class MainActivity : AppCompatActivity() {
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)
        var editText = findViewById<EditText>(R.id.editTextTextN1)
        var textview = findViewById<TextView>(R.id.textView)
        editText.addTextChangedListener(object : TextWatcher {
            override fun beforeTextChanged(s: CharSequence?, start: Int, count: Int, after: Int) {

            }

            override fun afterTextChanged(s: Editable?) {

            }

            override fun onTextChanged(s: CharSequence?, start: Int, before: Int, count: Int) {
                Log.d("テキストが入力されました","$s")
                textview.text = s.toString()
            }
        }
        )
    }
}

著者名  @taoka_toshiaki

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ココ最近の人工知能(AI)の衝撃(IMPACT)。

2021.07.30

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何でもかんでも人工知能(AI)ですね(*´ω`*)、こんな事まで人工知能がしてしまうのかと思うことがこの頃、増えてきて人工知能は切っても切れない関係になってきたと感じます。例えばイーロン・マスク率いるスペースX社のロケットには人工知能が搭載されていて離着陸の制御を人工知能が行っています、世界の迷惑者のコロコロ助ウィルスの製薬開発にも人工知能は大きな力になっています。そんな感じで人工知能は至るところに人工知能が浸透してきています。

SpaceX Falcon Heavy- Elon Musk's Engineering Masterpiece

一番、身近に触れる人工知能はおそらくグーグル検索だと思います(BERT)、この検索機能にも人工知能の力が取り入れられているのだとか、そして今では文脈を評価できるようになっているのだと。これには衝撃が走りました、、、?。

【6分で分かる】BERT!Googleが人間の意志を理解する!

今までのSEOが通じなくなってきていて、どちらかと言えば文章がしっかりしていて尚且、正確性が評価の基準になりつつあります。要するに本物志向になってきています。人の作ったフェイクニュースなどや価値のない記事は評価されにくくなってきているという事です。代わりに人工知能が作ったフェイクニュースなどは大きな力を持ち出しています。人ができることは信頼性のあるオリジナルの記事を量産することにしか勝ち目がないのではないでしょうか?。ともあれここ数年の人工知能の進化と浸透は凄いなと思います。

It’s Getting Harder to Spot a Deep Fake Video

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大暴落ワラワラなんて言えない

2020.02.27

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リーマンショック級の大暴落らしいです、自分も投資信託しているので痛手がありますが、何とか 今の所プラスを維持していますが、今後このままコロナの影響でマイナスになる可能性はあります。下げが止まらない中でもまぁ良いやと思っていてます。いま殆どがプログラムで市場が制御されていているから、落ちる時は結構落ちるという感じはあります。

トランプ氏が再選しなければ暴落からまたプラスへと転じると思っている。万が一、トランプ氏が再選したとしても、このまま景気後退期が続けば間違いなくやめないといけない事になるだろうと。ちなみに自分の予想はまだこの暴落は続くと思っています。中国が打撃を受けただけでこれだけ、景気が減速するという事はかなり問題だと世界各国が認識したと思うので、これから製造分野も分散型な生産構造にシフトしていくのではないかなと思います。

最終的には全自動化の生産ラインができれば、こういう世界的な暴落は起きなかったのではないかなと思います。それにしてもコロナウィルス、消息の気配がない世界の大陸すべてに蔓延したとの事ですが、これが東京オリンピックにまで影響しオリンピック中止とかになれば、日本かなりの打撃だと感じます。何としても日本はオリンピックを行わないと確実にやばい事になりそうです。

4月までに治療薬が発表されれば良いのだが…一体どうなるだろう。

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macOS Sierraをインストールしたら、フンフン言うようになった。

2016.09.23

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macOS Sierraをインストールしたら、フンフン言うようになった。
そうなんです、インストールした所、冷却ファンが「ふ??ん!!」って
音が出るようになったのです。CPUを冷やすのに超頑張っているだなと言う事で
あまり性能の良くないMacに最新のmacOSをインストールすることは
オススメしません。
いまのMacBookとか冷却ファンすら着いていないと聞きますが
本当に凄いな、「ブ??ン」って音が鳴り出す事も
無いだろうね。いまの所、自分のMacBook Airは
「フ???ン」って音がなってますが、いずれ「ぶ??ん」って
異音になるだろうな。この対応としては冷却ファンの
回転数の制御とかしてあげれば良いだろうけど、安易に
回転数下げて、発火したら元も子もないので、
いまの所、このまま放置してます。
そういう症状が出た方は自分以外にも
たぶん、いるだろうなと確信しています!!
追記:
突然直りました(´∀`)。なんだったんだろうか。
 

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が30代前半に書いたものです.

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