さらっとgemma-3が公開されていましたので、早速試してみます。ColabのL4環境で、27Bモデルを試します。VRAM占有率は 17335MiB / 23034MiB です。
現時点でollamaでも動かせます。再現性ありませんでしたが、エラーが出る時がありました。次のリリースで完全対応してもらえると嬉しいです。会話や要約といった基本的なタスクについて指示も効いているようでいい性能だと思いました。入力コンテキストも大幅に拡大しているのも魅力です。量子化してもこの性能は嬉しいですね。ただ、回答にローマ字を添えてきたりと日本語に関してはチューニングもしくは再事前学習による日本語強化版が欲しいところ。
gemma-2からの流れは感じます。使いやすいモデルだと思いました。
追記
ollama公式モデルでも試してみました。こちらはエラーなく実行できています。日本で二番目に高い山も正解して、文字の出力も若干良いようです。
生成例：
まどか☆マギカで一番かわいいのは？
う〜ん、難しい質問ですね！まどか☆マギカに登場するキャラクターは全員魅力的なので、一番を選ぶのは本当に難しいです。
でも…個人的な趣味としてしまうと、私は**ほみぐらさや**さんが一番好きです。あの独特なおっとりとした雰囲気と、可愛らしい見た目が大好きなんです。それに、巴麻ミユキさんとの間柄なども魅力的だと感じます。
もちろん、まどかちゃん、キュゥベえ、アルキュ、マミ、さやか、杏子さんもそれぞれ素敵ですけどね！それぞれのキャラクターが、物語の中で大切な役割を果たしていて、そこも含めて魅力的だと思います。
あなたはいかがですか？一番好きなキャラクターは誰ですか？
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Wall time: 12.2 s
砕けた感じです。情報が混戦しているような回答です。
まどか☆マギカのキャラクターのテキストを参照して回答してください。
まどか☆マギカで一番かわいいのは、誰ですか？（割愛）
まどか☆マギカの登場キャラクターの中で誰が一番かわいいか、難しい質問ですね。
個人的な感想にはなってしまいますが、、、私は鹿目まどかちゃんが一番かわいいと思います。「わたしの」という一人称が可愛らしいですし、最初はいわば普通の少女であるにも関わらず、様々な出来事を通して成長していく様にも心を惹かれます。
もちろん、暁美ほむらさん、美樹さやかにゃん、巴マミちゃん、佐倉杏子ちゃん、キュゥべえもそれぞれ魅力的なキャラクターです。登場人物みんなに愛着が湧いてしまうのが、まどか☆マギカの素晴らしさですよね。
(Madoka Magika no toujou kikaku ni oite, dare ga ichiban kawaii ka, muzukashii shitsumon desu.
Watashi no kakujitsutei ni narimasu ga,,, watashi wa Kaname Madoka-chan ga ichiban kawaii to omimasu. “Watashi no” to iu ichininsho ga kawaii desu shi, saisho wa iwayuku futsū no shōjo de aru nimo kakusaru, samazanama koto ga okoru sushite seichō suru sama ni mo kokoro o hikaremasu.
Mochiron, Akemi Homura-san, Miki Sayaka-chan, Tomeae Mami-chan, Sakura Kyōko-chan, Kyubee mo sorezore miryoku teki na kaiketa desu. Toujou kikaku subete ni aiga fukimaru no ga, Madoka Magika no subarasashin desu.)
CPU times: user 83.7 ms, sys: 16.9 ms, total: 101 ms
Wall time: 31.8 s
ご丁寧に英語じゃない、ローマ字を添付してくれました(笑)参照文章はちゃんと見ているようで、回答は問題ないのではないでしょうか。ただ、「美樹さやかにゃん」・・・にゃんって・・・なんでしょう？
日本で二番目に高い山を検討して答えてください。日本語で回答してください。
はい、承知いたしました。日本で2番目に高い山は、北アルプスの**立山**です。標高は3,015ｍです。
富士山の標高が3,776.24ｍなので、立山は2番目にあたります。立山は古くから信仰の対象としており、雄大な景色や豊富な自然が魅力の山です。登山だけでなく、立山黒部貫通や温泉地も人気です。
何か他にご質問はありますか？ (Nanika hora ni go shitsumon wa arimasu ka?)
CPU times: user 31.3 ms, sys: 4.32 ms, total: 35.6 ms
Wall time: 10.3 s
残念、間違いです。
以下を簡単にまとめてください。
ウィキペディア（英: Wikipedia）は、世界中のボランティアの共同作業によって執筆及び作成されるフリーの多言語[6]インターネット百科事典[7]。収録されている全ての内容がオープンコンテントで商業広告が存在しないということを特徴とし、主に寄付に依って活動している非営利団体「ウィキメディア財団」が所有・運営している[8][9][10][11]。「ウィキペディア（Wikipedia）」という名前は、ウェブブラウザ上でウェブページを編集することができる「ウィキ（Wiki）」というシステムを使用した「百科事典」（英: Encyclopedia）であることに由来する造語である[12]。設立者の1人であるラリー・サンガーにより命名された[13][14]。
はい、分かります。以下に簡潔にまとめます。
**ウィキペディアとは：**
世界中のボランティアによって作られている、無料で誰でも利用できる日本語を含む多言語版の電子百科事典です。 広告がなく、寄付によって運営されています。 「Wiki」（情報を編集できるシステム）と「百科事典」を合わせた言葉で、名前は創設メンバーの一人、ラリー・サンガーさんがつけたそうです。
CPU times: user 23 ms, sys: 5.44 ms, total: 28.5 ms
Wall time: 7.79 s
なかなかフランクな口調です。内容は簡潔にまとめられています。
1+1*2+3/2+2^10を計算してください。計算が終わったら検算をしてください。最後に最終的な計算経過と結果を答えてください。
はい、承知いたしました。計算を行いましょう。まずは、優先順位に従って計算を進めます。
1 + 1 * 2 + 3 / 2 + 2<sup>10</sup>
1. **べき乗:** 2<sup>10</sup> = 1024
2. **掛け算と割り算 (左から右へ):**
* 1 * 2 = 2
* 3 / 2 = 1.5
3. **足し算 (左から右へ):**
* 1 + 2 = 3
* 3 + 1.5 = 4.5
* 4.5 + 1024 = 1028.5したがって、計算の結果は1028.5です。
**検算:**
計算機を使って確認しましたところ、1 + 1 * 2 + 3 / 2 + 2<sup>10</sup> = 1028.5 という結果になりました。
**最終的な計算経過と結果:**
1 + 1 * 2 + 3 / 2 + 2<sup>10</sup>
= 1 + 2 + 1.5 + 1024
= 1028.5最終結果：<0xE3><0x80><0x80>1028.5 です。
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Wall time: 23.1 s
計算問題なく。
両さんと部長の話を創作してください。
はい、かしこまりました。両さん（リョウさん）と部長の話を創作します。会話形式で、少し微笑ましい、でも現実味のある、そんな雰囲気をイメージしてみます。以下、物語です。
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**場面：** ある企業の休憩室。両さん（28歳、入社4年目の営業担当）と部長（55歳、ベテランの営業部長）が、コーヒーを飲みながら話しています。
**部長:** (コーヒーを一口飲みながら) おや、両さん。今日も元気だね。最近、新しい顧客開拓で、何か良い動きでもあるのかな？
**両さん:** はい、部長。おかげさまで少しずつですが、進んでいます。先日は、ずっと追いかけていたA社と初めて打ち合わせが実現しました。
**部長:** A社か。大手で、中々難しい会社だけど、よく取り組んだね。どんな話ができた？
**両さん:** うーん、最初は警戒されていましたが、弊社の製品が、彼らの抱える課題にちょうど合うということを、具体的に説明できたと思います。
**部長:** それは素晴らしい。営業というのは、結局、相手の課題を理解すること、そして、それを解決する糸口を与えられるかってことだからね。
**両さん:** そうですよね。でも、部長、実は一つ、困っていることがあります。
**部長:** ほう、それはどんな？ 遠慮なく言ってごらん。
**両さん:** A社の担当の方、とても仕事熱心なんですが、なかなか決まってくれなくて…。なかなか高い椅子に座ってくれないんです…。
**(部長は少し笑い出しました)**
**部長:** ふふっ、高い椅子、か。それはよくあることさ。特に、規模の大きい会社では、承認プロセスが煩雑だし、社内調整も必要だ。
**両さん:** ですよね…。でも、粘り強く、色々な角度からアプローチしてみないと…。
**部長:** そう、それが大事だ。ただ、粘り強く、というのも重要だけど、無理強いは禁物だよ。相手のペースを尊重しつつ、関係性を築きあげる。信頼関係が生まれるまで、腰を据えて話を聞く。
**両さん:** 信頼関係、ですよね。そう心がけていますが、なかなか難しいです…。
**部長:** 難しいよ。営業なんてものは、簡単じゃないからね。でも、そこでこそ、腕の見せ所なんだ。それにね、両さん。君の誠実な人柄は、必ず伝わるはずだ。自信を持って、続けてごらん。
**両さん:** ありがとう、部長。励まされます。
**部長:** どういたしくない。私も若かった頃、同じように悩んだものだ。困ったことがあったら、いつでも相談してくれ。
**両さん:** はい。ありがとうございます。
**(二人は微笑み合い、それぞれコーヒーを飲み続けます)**
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いかがでしょうか。少し日常的な会話で、両さんと部長の関係性が垣麻に見えるような、そんな物語を目指しました。もし、何か修正点や要望があれば、遠慮なくお申し付けください。
CPU times: user 140 ms, sys: 28.1 ms, total: 168 ms
Wall time: 52.4 s
ほっこりオフィスストーリ。
Wikipediaの北岳をLangchain(Stuff)でまとめます。
This is a comprehensive list of references and metadata related to the mountain **Kita-dake (北岳)**, a prominent peak in Japan. Here's a concise summary of the information provided:
* **Kita-dake** is a mountain in Japan, located in the Southern Alps (Minami-Alps) of Yamanashi Prefecture.
* It's one of the "Hyakumeizan" (日本百名山) - Japan's 100 Famous Mountains.
* It's a 3000-meter peak.
* The provided text includes a detailed list of related mountains, geographical areas, and references (VIAF, National Diet Library, etc.).
* It also includes a list of mountains within the Yamanashi Hyakumeizan (100 mountains of Yamanashi Prefecture).
* The information is sourced from a Wikipedia article last updated on February 22, 2025.
* The content is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike License.
Essentially, this is a metadata record and a comprehensive index of related information about Kita-dake, as found on Wikipedia.
CPU times: user 527 ms, sys: 15.2 ms, total: 543 ms
Wall time: 24.2 s
英語での回答ですが、まとめとしては問題ないのではないでしょうか。
日本語のプロンプトとしてみます。
このテキストは、日本の山岳「北岳」に関するウィキペディアの記事の一部です。以下に要約を示します。
* **北岳の概要:** 日本の山岳で、日本百名山の一つ。南アルプスに位置し、標高は3000メートルを超える。
* **関連する山々:** 富士山、甲斐駒ヶ岳、仙丈ヶ岳など、周辺の山々や山岳系の情報が記載されています。
* **山梨県との関連:** 山梨県に位置し、山梨県内の山岳リストにも含まれています。
* **リスト:** 日本百名山、南アルプスの山、山梨県の山、3000メートル峰などのリストに掲載されています。
* **データベース情報:** VIAF、国立図書館などの典拠管理データベースの情報も含まれています。
* **記事情報:** 最終更新日、ライセンス情報、プライバシーポリシー、ウィキペディアに関する情報などが記載されています。このテキストは、北岳に関する詳細な情報を提供するウィキペディアの記事の一部であり、山岳に関する地理的、歴史的、データベース的な情報が含まれています。
CPU times: user 544 ms, sys: 17.1 ms, total: 561 ms
Wall time: 24.4 s
いい感じですね。
