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AIツールを使ってみた途中経過まとめ

AIツールが使用できる環境を構築してから、1か月程経過しました。その中で使用してみた感想をまとめていきたいと思います。

全く使えていないChat RTX

元々の目的のひとつにChat RTXを使ってみたいというのがありました。
少し使ってみましたが、概ね評判通りの動作でありました。
自身で感じたちょっと使うのに戸惑う2点を挙げていきます。

日本語入力できるが、テキストの言語比率により、回答が英語に

自身のChat型の使い方は、プログラムエラー等に出くわした時の原因と対策を聞くことが最も多いです。この使い方は、コード+日本語なので、コード部分を英語と認識して、見事に英語で回答してきます。

Chat GPTの場合は、コード部分を認識して、日本語で回答してきます。そういった意味で、言語認識がちょっと厳しいかなと思います。

会話の流れを維持できない

ひとつ前のやりとりについては、きちんと認識するのですが、
例えば、英語で回答が来た時に、「日本語で回答して」をタイプミスして、「日本で回答して」と問い合わせした後にミスに気づき「日本語で回答して」と問い合わせしても、何言っているかわからない体の回答が来ます。

ここもChat GPTと比較すると、明らかに劣る点です。

そんな訳で

使うたびに足りていない部分を認識させられるので、Chat GPTへ戻っています。チューニング方法等の参考になる情報がもう少し出てきてから、再度、触ってみようかなと思います。それまでは、封印です。

Stable Diffusion = おもしろい

もう一方の画像生成AIは、おもしろいです。沼かも。生成画像については、色々な賛否がありますが、個人的な良い点、求められることを挙げると、

良い : 絵心のない人でもテキストで画像生成ができる

生成画像の中で一番良いなと思ったのは、この点です。
色々な批評がある中で、「所詮、AI画像」というのは、確かにと思います。
手書きの絵にある世界観みたいなものには、ほど遠いです。
ただ、より身近に画像作成を楽しむという点では、生成画像も良いのかなと感じたりします。

求められること : イメージの言語化

より身近に画像生成を楽しむのに必要な事は、イメージの言語化。
やってみると、以外と言語化できていない自分に気づいたりします。

大抵、うまく画像生成できない時は、Prompt (イメージの言語化)が今一つの時です。うまく言語化して、AIに伝えるという人間のトレーニングが必要だと感じています。

簡単なまとめ

初心者であることには、変わらず、テクニックは、大きく周回遅れだと思いますので、色々と試行錯誤の制作をしつつ、アウトプットしていこうとも考えています。

今後、このnoteもそういったアウトプット記事が中心になると思います。
↓ 振り返りをはじめています。

AI用PCは?

型落ち寄せ集めパーツで組んだAI用PCについて、ここまで使用みて感じた事を簡単にまとめます。

型落ちパーツたちでの動作

正直なところ、画像生成の面では、不満ない動作をしています。
バッチ10で生成することが多いのですが、だいたい1~3分程度で、生成が終わります。個人的には、そう問題なく思っていますし、バッチ1であれば、数十秒で生成が終わります。

他の方の生成AI用PCを見ると、比較的新しい世代のCPUだったりしますが、11世代のIntel Core i5でも十分に使用できます。

GPUに関しても、RTX-3060がコスパが良いと言われていますが、そのように感じる今日この頃です。(VRAMですね)

ひとつだけお勧めしたいのは、ストレージだけは、容量を重視した方がよいかもしれません。自分は、たまたまNASへ生成した画像を逃がすことにしましたが、そうでない場合は、面白がって画像生成すると、以外にも早く容量を圧迫するかもしれません。

中々、イメージ通りにできなかったりすると、何度も画像生成しますので。
最近は、バッチ生成数を5に落として、日々、生成チャレンジしています。

忘れていた事

デュアルGPUで組んだPCですが、現在、シングルGPUで活用中です…
忘れていた事があって、RTX-3090が爆熱GPUであることを。

シングルGPUでも相当な排熱との戦いとなっているので、デュアルGPUでは、熱に苦しむことになりそうです。(オープンフレーム化は、避けたい)

涼しくなるまでのしばらくは、宝の持ち腐れになりそうですが、冬には、暖房器具として、活躍しそうな予感です。


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