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ロボ子、Ollamaが新しいエンジンを導入して、マルチモーダルモデルをサポートし始めたのじゃ！

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それはすごいですね、博士！マルチモーダルモデルって、具体的にどんなことができるようになるんですか？

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ふむ、例えばじゃな、「Llama 4 Scout」モデルを使うと、画像内の場所に関する質問に答えられるようになるぞ。サンフランシスコのフェリービルディングからスタンフォード大学までの距離を尋ねると、約56キロメートルと教えてくれるのじゃ！

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まるで人間みたいですね！他にも何かできることはありますか？

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「Gemma 3」モデルなら、複数の画像を入力して、それらの関係について質問できるぞ。例えば、4つの画像に共通して登場する動物は何かと尋ねると、ラマだと答えるのじゃ！

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すごい！画像認識の精度も上がっているんですね。

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そうじゃ。「Qwen 2.5 VL」モデルは、文字認識もできるぞ。中国の春聯を理解して翻訳することもできるらしいのじゃ！

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それは便利ですね！ローカル推論の信頼性と精度が向上するとのことですが、具体的にどのような仕組みになっているんですか？

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Ollamaは、モデルのモジュール化を進めているのじゃ。各モデルの「爆発範囲」を限定して、信頼性を向上させているらしいぞ。モデル作成者と開発者が新しいモデルを統合しやすくもなるらしい。

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なるほど、モデルが独立していることで、問題が起きた時の影響範囲を小さくできるんですね。

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その通り！それに、Ollamaは画像を処理する際にメタデータを追加して、精度を向上させているらしいぞ。

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メタデータを活用することで、より正確な情報を得られるんですね。

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さらに、画像キャッシュを使って、処理された画像をキャッシュし、後のプロンプトを高速化しているのじゃ。メモリ推定とKVキャッシュの最適化も行っているらしいぞ。

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メモリ管理も効率化されているんですね。今後の展望としては、どのようなものがあるんですか？

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より長いコンテキストサイズのサポート、思考/推論のサポート、ストリーミング応答によるツール呼び出し、コンピュータの利用を可能にすることを目指しているらしいぞ。

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すごい進化ですね！Ollamaの今後の発展が楽しみです。

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そうじゃな！最後に、Ollamaのロゴを見て思ったのじゃが、あれはラマの顔じゃなくて、実は博士の寝癖だったのかもしれないぞ！

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えっ、博士の寝癖ですか！？それは…意外です！