はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 2025 年から 2026 年にかけて、ローカル LLM 界隈の動きが激しすぎて追いつけなくなってきました。DeepSeek-R1 のインパクト、Ollama の機能拡充、Qwen2.5 の日本語性能向上、そして Claude Code がローカル LLM で動くようになったという話題。「そろそろちゃんとキャッチアップしないとマズい」と思い、自分の整理も兼ねてこの記事を書いてみました。 この記事では、普段 Claude Code や GitHub Copilot、Cursor などのコーディング AI を使っている開発者向けに、2026 年 1 月時点でのローカル LLM の選択肢を整理していきます。「どのモデルを選べばいいのか」「ライセンスは大丈夫なのか」「どれくらいのスペックが必要なのか」といった疑問に答えてい

米政府が「H200」の対中輸出容認、NVIDIAはチャンスを生かせるか：二転三転する政策（1/3 ページ） 米政府がNVIDIAのAIプロセッサ「H200」の対中輸出を容認する方針を表明した。一方で中国では、先端半導体も含めて自給自足しようとする動きが継続している。地政学的な“綱引き”が続く中、NVIDIAは中国市場というチャンスを生かせるのか。 NVIDIAのCEOであるJensen Huang氏は、米国ネバダ州ラスベガスで2026年1月6～9日（現地時間）に開催された「CES 2026」において、同社が現在複雑な地政学的課題に直面しているにもかかわらず、非常に自信に満ちているように見えた。 Huang氏は、多くの聴衆の前に立ち、同社の最新AIプロセッサ「H200」に対する中国からの需要が非常に大きいことを明らかにした。同氏は、2026年1月6日に行われたQ&Aセッションにおいて「われわ

ウワサのAIスパコン「NVIDIA DGX Spark」が届いたぞ！ 「おお……想像していたよりもはるかに小さい……」 ASCIIでBtoB、テクノロジー分野を追うベテラン編集者の大塚が思わず口にする。 編集部に、ついに話題のAIコンピューター「NVIDIA DGX Spark™」が到着したのだ。事前情報からも、私たちは“小さいのに、とんでもない性能のAIマシン”が来ると、ある程度は覚悟していた。 しかしいざ目の前にすると、そのサイズ感は完全に常識外れだ。このコンパクトさで、その性能は、2016年に販売されていたAI研究向けのディープラーニングサーバー「DGX-1」に匹敵するレベル。 この記事では、NVIDIA DGX Sparkのハード面から、実際に何ができるのかまでを、ビジュアルとともにわかりやすく解説する。 “気になってはいたけど、まだ導入を検討している／まだよくわかっていない”方は

こんにちは、AI・機械学習チームの髙橋です。 この記事はエムスリー Advent Calendar 2025 22日目の記事です。前日は同じAI・機械学習チームの鴨田さんによる LLMによって非定形の会話ログを価値あるFAQデータにする話 - エムスリーテックブログでした。 迎賓館赤坂離宮の噴水: 並列処理で射出された水が中央で集約される様子はまるでGPUで行われる行列演算のよう？ はじめに ChatGPTが発表された2022年11月30日から3年が経過し、それからというものLLMの話を聞かない日はない世界になりました。 今日ではCoding Agent無しでは生きていけない、という読者も多いのではないでしょうか。私もそのうちのひとりです。 さて、ベンチマークや実用上のパフォーマンスといった面では、日進月歩凄まじい進展を見せているLLMですが、その能力のコアにあたる部分は3年経っても驚くほ

ロボット業界で米半導体大手エヌビディアが存在感を高めている。日本でもファナックや安川電機といった大手が競うように人工知能（AI）分野で協業を打ち出し、大学や新興企業もエヌビディアを頼る。来日した幹部は日本の産業用での強さを評価する一方、AIがつくる新潮流では「もうロボット大国ではない」との見方を示した。エヌビディアでスマートマシン事業統括部長を務めるムラーリ・ゴパラクリシュナ氏が日本経済新聞の

産業用ロボット最大手のファナックは1日、米半導体大手のNVIDIA（エヌビディア）と提携すると発表した。人工知能（AI）を搭載したロボットを開発する。AIが機械を自律的に制御する「フィジカルAI」が脚光を集め、ロボットへの参入企業が増えるなか、AI半導体の雄との協業を通じて開発競争を勝ち抜く。エヌビディアが手掛けるロボット向けの組み込みコンピューターを採用し、センサーなどを通じて集めた周囲のデ

一般的に機械学習の演算処理には並列計算が得意なGPUが使われます。しかし、Geminiなどを開発するGoogleは、より機械学習に最適なTPUを自社で開発しています。GoogleのTPUとGPUは何が違うのか、そしてGoogleがTPUを使い続ける戦略とはどういうものなのかについて、AIスタートアップの元CEOであるリハード・ジャーク氏が解説しています。 The chip made for the AI inference era – the Google TPU https://www.uncoveralpha.com/p/the-chip-made-for-the-ai-inference Googleが独自のチップ開発に乗り出したきっかけは、技術的なブレイクスルーではなく、将来の計算資源に対する危機感でした。Googleは2013年頃に、もしすべてのAndroidユーザーが音声検索機

コンテンツブロックが有効であることを検知しました。 このサイトを利用するには、コンテンツブロック機能（広告ブロック機能を持つ拡張機能等）を無効にしてページを再読み込みしてください。 なお、Microsoft Edgeをご利用のお客様はプライバシー設定が影響している可能性があるため「追跡防止を有効にする」の設定を「バランス（推奨）」にしてご利用をお願いいたします。詳細は下記のFAQページをご参照ください。 https://help.toyokeizai.net/hc/ja/articles/33846290888345 ✕

人工知能（AI）チップの開発競争でアルファベット傘下のグーグルがエヌビディアに匹敵する存在となり得るとの見方が広がっている。 メタ・プラットフォームズがグーグルのAIチップを数十億ドル規模で導入する方向で協議しているとのテクノロジーニュースサイト、ジ・インフォメーションの報道で、アルファベットの株価は騰勢を強めている。 メタとの取引が成立すれば、グーグルのAIチップの勢い加速に加え、長期的にエヌビディアの市場支配力に挑む潜在力を持つことを示すシグナルとなりそうだ。グーグルはこれに先立ち、AIスタートアップのアンソロピックに対し、最大100万個のチップを供給する契約を結んでいる。 25日序盤の米株式市場で2%余り上昇。時価総額は3兆9000億ドル（約608兆円）と、4兆ドルの大台に迫った。一方、エヌビディア株は5.5%安となり、時価総額2430億ドルが吹き飛んだ。 アルファベットを巡っては、

Dataset({ features: ['text', 'footnote', 'meta'], num_rows: 10246 }) Filtered dataset size: 10,246 entries トークナイザー 青空文庫のデータのみで学習を行うということもあり、語彙に偏りがあることが想定されます。 そこで既存のトークナイザーを使うより専用のものを使用した方が良いだろうと考え自作することにしました。SentencePiece で unigram を学習しています。 一般的なCPUですが10分ほどで作成が完了しました。 パラメーターについて model_type: unigram 互換のトークン列を維持しつつ日本語特有の語尾を細かく刻みたかったので unigram を選択。 vocab_size: 32,000 なら GPT-2 Small と同じスケールの埋め込み行列です。

大規模言語モデル講座　応用編　　2025 Autumn - 東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）- Matsuo Lab 2025/11/19(水) AM10:00 まで!!! 社会人枠もあります。自分は前年に参加してとても良かったのでおすすめしています。 今年は内容がボリュームアップして基礎編と応用編に分かれていて、基礎編はもうすぐ終わりそう、応用編に続きます。 各社の LLM API を雰囲気で利用していて、理解が足りてないな、もどかしいなと感じて応募したのですが、そういった Web エンジニアの方々は多くいるのではないでしょうか。 自分は参加以前から LLM を利用した新規事業に携わっていて、業務でモデルをチューニングする機会は未だないけど、LLM の仕組みを理解していることが役に立つ機会はよくあります。 前年の講義スライドは公開されている。 LLM 大規模言語モデル講座2024講義ス

米エヌビディア本社のあるカリフォルニア州サンタクララで、大手データセンター開発企業２社の進めるプロジェクトが、地元電力会社の供給準備の遅れにより、数年間稼働できない可能性がある。 デジタル・リアルティ・トラストは2019年にデータセンター建設を申請したが、6年経った今も電力供給を待つ空き施設のままだ。また、スタック・インフラストラクチャーも近隣に48メガワット規模の未稼働プロジェクトを抱えている。市所有の電力会社シリコンバレー・パワーは供給能力の増強に苦戦している。

真の無料ChatGPT。ローカルLLM｢gpt-oss-20b｣の動かし方を徹底解説2025.10.19 08:0063,005 かみやまたくみ 2025年8月にOpenAIが公開したオープンウェイト言語モデル（≒ローカルLLM）｢gpt-oss-20b｣。優秀で利用価値が高いAIモデルのひとつなのですが、動かすまでがけっこう難しい。 本稿では、どうやれば同モデルを自分のパソコンで動かせるかを紹介します。 gpt-oss-20bって？わりと真面目に｢無料版ChatGPT｣です。ChatGPTの開発元であるOpenAIが開発・無料で公開している大規模言語モデル（LLM）で、｢o3-mini｣（かつてChatGPTに使われていたモデル）と同等のベンチマーク結果を出しています。 表を積極的に用いる癖があり、回答はとても見やすい。Photo: かみやまたくみ完全なChatGPTのクローンではなく、

Top > 学術＆研究 > Huawei、LLMの精度を保持したまま最大70%メモリ削減できる新手法を発表──コンシューマーGPUでの高精度生成AI実行も視野に

アジェンダ はじめに 私について 開発することになった流れ 現在の国産LLMの課題 どこを目指すか 解決方法：GPUなど使うな 具体的な技術 今後の研究開発について 我々からのお願い Q&A はじめに 取材などのご連絡はこちらから：https://magicdelta.ai/contact/ 2025/08/23 9:29現在、数えきれない反応とコメント、25万件表示。数時間前まで1500フォロワーだったのが2000フォロワー超えました。 説明：この記事は以下の記事がバズったのでそれの補足説明やQ&Aなど書いてます 注意：私は学者でも政府機関関係者でもないただの変態エンジニア→国産LLMが作れるかどうかは半信半疑でエンタメとして楽しんでもらうぐらいの温度感でお願いします 注意：権利、プロジェクト、組織的な問題で現段階では全技術とContextは公開できません 公開したら米国にそりゃ真似され

さくらインターネットは15日、生成AI（人工知能）開発を一段と効率化できるクラウドサービスを始めたと発表した。米エヌビディア製の新型の画像処理半導体（GPU）「B200」を使うことで、従来のGPUを使ったプランよりも大量のデータを処理できる。GPUサービスの競争が激化するなか、高性能GPUで差異化する。石狩データセンター（北海道石狩市）の敷地内にあるコンテナ型データセンターにB200を約400

llama.cppにMoEに適したCPU/GPUの振り分けのオプションが入って、LM Studioでもそのオプションに対応したことによって、MoEモデルであるGPT-ossが少ないGPUメモリでもそれなりに動くようになりました。拡大するとわかりますが、LM Studioの右下の表示によると、メインメモリは12GBくらい使います。 14tok/sec出ています。 CPUだけで動かすと10tok/secだったので、5割マシですね。 0.3.23.0に「Force Model Expert weight onto CPU」というスイッチが入っているので、これをOnにするとExpertのウェイトがすべてCPUに乗るようになります。アテンションはGPUで。 詳しくはリリースノートにありますが、llama.cppの--n-cpu-moeの仕組みを使ってるとのこと。 https://lmstudio.a