karakuri-lm-70b-chatをOpenAI互換のローカルサーバとして動かしてみた
https://qiita.com/takaaki_inada/items/3a22b982a3541e6f214c
seed 1743075770)
Amazon Bedrockを利用して日本語だけで画像生成する
https://qiita.com/wadabee/items/d073238588d9022489cf
フロントエンドの処理で、ランダムにseedを設定しながら画像生成のリクエストを行なっています。
【Fine-Tuning】Llama3を使ってモデルを作ってみた②
https://qiita.com/TM_AIbucho/items/30039bcc582d614c25b8
seed=3407
Apple silicon専用機械学習フレームワークでLLMのファインチューニングをやってみた
https://qiita.com/asamiKA/items/3fdf89771084e3625643
https://qiita.com/katayohe/items/4059f9d0ce15ed3e4c09
--seed 42
JMED-LLM を Amazon Bedrock ( Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku ) で評価してみた
seed: 42
LLMのイロレーティング2
https://qiita.com/nishiha/items/eeb6b6d96d3c8f660ffd
seed = 100
tidyverse/elmer パッケージでLLMを利用
https://qiita.com/zgmfx20a/items/d0435bf3de43a3c41cbe
seed = NULL,
N番煎じでGoogle Gemma-2 2B JPN-itとRinna社のGemma 2 Baku 2BをDatabricks Mosaic AI Model Servingで試す
https://qiita.com/isanakamishiro2/items/885219c81aee1e2aea04
self.seed = 123
N番煎じでQwen2.5をDatabricks Mosaic AI Model Serving上で試す
https://qiita.com/isanakamishiro2/items/c1857531174f893bafd2
"seed": 123
REF
vLLMによるLLM推論速度の向上
https://qiita.com/Yorozuya59/items/c1dd1234d2d965f7a1ca