ローカルLLM利用時の小技などの話③【画像生成AIと同じ手法をLLMに適用】

はじめに

前回のつづきです。

いろいろなAIを利用していると、そのどれもが似た性質を持っている事に気が付きます。同じ数理モデルを利用している事もありますが、LLM（大規模言語モデル）と画像生成AIは多くの共通点があります。

つまり、画像生成AIで上手くいく手法を、LLMでも利用できるという事です。

画像生成AIの場合、多様性を生じさせたり、破綻を修正する手法として、img2imgを利用します。特に、異なるモデルでimg2imgを反復適用することで、単一のモデルでは表現できないものを生成したり、破綻を修復し、互いに弱点を補う効果もあります。

この手法をLLMで利用します。

簡単なゲームを生成する

最近の20B越えモデルは非常に優秀なので、ローカルでも完全に動作するミニゲームやアプリを生成する事ができます。

しかし、上手く行く時もあれば、全くダメな時もあります。そして、ダメな場合は、修正指定を何度行っても（規模が小さなおバカさんAIは）ダメな場合が多いです。

そこで、画像生成のimg2imgの手法を利用します。

反復的改善