<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>bwgift</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/bwgift/</author_url>
  <blog_title>地平線まで行ってくる。</blog_title>
  <blog_url>https://bwgift.hatenadiary.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>LLM</anon>
    <anon>Colaboratory</anon>
    <anon>Python</anon>
    <anon>自然言語処理</anon>
  </categories>
  <description>非思考モデル「Qwen2.5 Bakeneko 32B Instruct V2」がRinna社より公開されてました。推論モデルでない方が使いやすいかもと思いつつ、試してみます。Colab L4環境でVRAM占有率は、14577MiB / 23034MiBでした。 日本の知識は微妙な感じでしたが、参照テキストを添えると参照して生成し、計算も基本的なものは問題なさそうでした。要約はコンパクト/箇条書き気味です。個人的には好みです。物語生成は日本語は自然なのに意味が取れない箇所も。プロンプト次第かもしれません。最近は32Bも優秀なものが多いため、目立った優秀さは感じませんでした。GGUF作成時の問題…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fbwgift.hatenadiary.jp%2Fentry%2F2025%2F03%2F19%2F231753&quot; title=&quot;rinna/qwen2.5-bakeneko-32b-instruct-v2-ggufをollamaとColabでためしてみる。 - 地平線まで行ってくる。&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-03-19 23:17:53</published>
  <title>rinna/qwen2.5-bakeneko-32b-instruct-v2-ggufをollamaとColabでためしてみる。</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://bwgift.hatenadiary.jp/entry/2025/03/19/231753</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
