んー、ChatGPT(あるいはLLM)は言語感覚がやっぱり歪というか人間（あるいは俺）と異なっていて、ひらめきにセンスがない 言葉遊びとか洒落を上手く見いだせないんだよな 言葉を使ったなぞなぞが下手、という感じもある それが原因かわからんが、人文系全般にセンスを感じない　いや知識をまとめさせればいい線いくんだけど、発想の飛躍/異種知との接着が下手　アライメントの問題もありそうだし、RLの問題もありそうだし、claudeとかはヌルッとユーザーに合わせそうなので調整/調教全般の差かもしれんが

LLMに雑談をさせようとすると、あんまりうまくいかない。もっと積極的に、そしてこちらの予想もつかないことを話させるためにはどうするべきか？ 適当にネットサーフィンとか青空文庫でも読ませて、コンテキストを「汚染」するべき？ たぶんその方向性はあっていて、本テキストをこちらの会話内容以外のものから入れて、もっと多様な、記憶というか文脈を、変なもの、特殊なものにさせないといけない。 その一つとして俺が思っているのは、乱数で例えば「あ」とか「タ」とかを生成して、その5文字を頭文字にした単語をいくつか作る。さらに、その5文字のうちどれかを使って文章を作る。そういうことをやった後で、それらについて雑談する、みたいな工程を一回挟む。 つまり、決定論的な過程によってランダムを無理やり作る。それによって雑談の独自性や独創性を上げる必要があるのかなと思う。 これって人間でもやっていて、ランダムなワードメーカーみたいなもので適当に複数の単語を出力して、それらを組み合わせて新しいものを発見する、というのはよくある手法なんだけど、その応用みたいなことができるんじゃないかなとはちょっと思ってる。 あと、人間において雑談が面白く感じるのって、その人が自分とは違う体験をしているからだと思う。ってことは、AIというかLLMエージェントにおいても、自分とは全然違う体験をさせる必要がある。 それをどうやるかとなると、やっぱりこの現実世界に放流することなんじゃないかと思う。現実世界こそが一番ランダム性を生み出しやすい場所なので、そこに何らかの形で参画させて、そこでコンテキストを「汚染」する必要があるんじゃないかなと思うん。 それこそSNSとかに放流して体験を蓄えさせたり。そうしないと、なんかつまらないエージェントにしかならない気がする。

ホワイトボードが欲しかったけど、高いし掃除とかめんどくさそうなので、スケッチブックをハンガーで吊るしてみた

要点だけまとめると、**DiffusionGemma GGUFは普通のGGUFモデルとして扱うと詰まる**、というのが最大のポイントです。 **先に知るべきこと** DiffusionGemmaは通常のautoregressive LLMではなく、`diffusion-gemma` architectureのGGUFです。なので、普通の`llama-cli`、`llama-server`、LM Studio、Ollama、Unsloth Studioの通常推論経路では、モデルファイル自体が正しくても実行できないことがあります。 典型的なエラーはこれです。 ```text unknown model architecture: 'diffusion-gemma' llama.cpp does not support this GGUF's model architecture ('diffusion-gemma') ``` この場合、モデルが壊れているのではなく、runner側が未対応です。 **必要なrunner** 現状はDiffusionGemma対応入りの`llama.cpp` PR/ブランチを使い、通常の`llama-cli`ではなく、専用の: ```text llama-diffusion-cli ``` をビルドして使うのが本筋です。 **CUDAビルドの罠** GPUで使うならCUDAビルドが必要です。ただし古いCUDA Toolkitだと、最近のMSVCでビルドに失敗します。 典型例: ```text error STL1002: Unexpected compiler version, expected CUDA 12.4 or newer. ``` これはCUDAが古いという意味です。CUDA 12.4以上を使うのが安全です。 **低VRAMでの現実** 8GB VRAM級ではモデル全体は載りません。全部GPUに載せようとするより、部分オフロードが現実的です。 実用ラインはだいたい: ```text -ngl 8 --diffusion-kv-cache on --diffusion-eb on ``` `-ngl auto`や`-ngl all`は一見便利ですが、低VRAM環境ではVRAM/RAMを攻めすぎて不安定になりがちです。手動で`-ngl`を固定した方が安全です。 **KV cacheはON** `--diffusion-kv-cache on`はかなり効きます。 OFFだと毎stepの負荷が重くなりやすいです。まずONで試すべきです。 **KV cache量子化は万能ではない** 通常LLM感覚で、 ```text -ctk q8_0 -ctv q8_0 -ctk q4_0 ``` などを入れたくなりますが、DiffusionGemmaでは必ず速くなるとは限りません。特にV cache量子化はFlash Attention絡みで失敗・低速化する可能性があります。まずはデフォルトKV型でよいです。 **`-n`の意味が普通と違う** DiffusionGemmaでは`-n`は普通の「最大生成token数」として体感しにくいです。 内部では固定長canvasをブロック単位でdenoiseします。 今回のモデルでは: ```text canvas_length = 256 -n 1 -> 1ブロック -n 512 -> 2ブロック -n 1024 -> 4ブロック ``` 短い回答なら`-n 1`で十分。 献立や計画のような長めの回答は`-n 512`が必要です。 **step数と品質** `--diffusion-eb-max-steps`が実用上かなり重要です。 ```text 16 steps: 速いが崩れやすい 32 steps: 遅いがだいぶ読める ``` `--diffusion-steps`だけ下げても、EB modeでは`--diffusion-eb-max-steps`側が効いている場合があります。両方揃えるのが分かりやすいです。 ```text --diffusion-eb-max-steps 32 --diffusion-steps 32 ``` **visual modeが面白い** DiffusionGemmaを試す価値は、普通のtoken streamingではなく、canvasがstepごとに更新されるところです。 ```text --diffusion-visual --diffusion-visual-progress --diffusion-visual-interval 1 ``` を付けると、途中で文が崩れたり整ったりする過程が見えます。 **日本語プロンプトの罠** Windowsでは日本語を`-p`で直接渡すと文字化けすることがあります。 UTF-8のプロンプトファイルを作って: ```text -f prompt.txt ``` で渡すのが安全です。 **thinking/channel問題** モデルやテンプレート次第で、出力にこういうものが混ざります。 ```text <|channel>thought ... <channel|> ``` これはチャットテンプレート/モデル形式/runner未成熟の問題です。 可能ならテンプレートに`enable_thinking=false`を渡す、または表示側で`<channel|>`以降だけ抜くと扱いやすくなります。 ただし、観察目的なら全部見えていた方が面白いです。 **反復検出の罠** runner側が反復を見つけて出力を切ることがあります。 ```text しししし 多多多多 ******** ``` みたいな崩れを止める目的ですが、DiffusionGemmaではこれが暴発して、`-n 512`で2ブロック生成するはずが1ブロックで止まることがあります。 理想は: ```text EOG tokenなら終了 反復は表示上trimしてもよい でも反復だけで次ブロック生成を止めない ``` です。 **おすすめ初期設定** まず試すならこれです。 ```powershell llama-diffusion-cli ` -m model.gguf ` -f prompt.txt ` -dev CUDA0 ` -ngl 8 ` -n 512 ` --fit off ` --diffusion-eb on ` --diffusion-kv-cache on ` --diffusion-eb-max-steps 32 ` --diffusion-steps 32 ` --diffusion-visual ` --diffusion-visual-progress ` --diffusion-visual-interval 1 ``` 短文なら: ```text -n 1 --diffusion-eb-max-steps 16 ``` 長めなら: ```text -n 512 --diffusion-eb-max-steps 32 ``` **最終評価** 低VRAM環境では、DiffusionGemmaはまだ普通のLLMより実用的とは言いにくいです。 ただし、5 canvas-token/s相当くらいは出ることがあり、visual mode込みの「面白枠」「研究枠」「将来比較用」としてはかなり価値があります。 一発でやるなら、最初からこう考えるのが近道です。 ```text 普通のGGUF runnerではなく専用diffusion runnerが必要 CUDA 12.4以上でビルド -nglは手動固定 KV cacheはON -nはcanvasブロック数 品質はEB stepsで調整 日本語はUTF-8ファイル visual modeで観察 反復停止は信用しすぎない ```

眠くてダメそうなので寝る