Muse Glimmerとは、Metaが2026年8月に公開した、手元のパソコンで動かせる大規模言語モデルです。
重み（学習済みのデータ）がApache 2.0ライセンスで公開されており、企業が自社の機器で動かしたり、追加で学習させたりできます。
特徴
パラメータ数は約300億で、家庭用のGPUを1枚積んだパソコンやMacで動くように作られています。
Metaの大型モデル「Muse Spark」の出力を手本に学習させる「蒸留」という方法で、小さくても高い性能を出せるよう工夫されています。
文章と画像を一緒に読めるほか、13万トークンを超える長い文章を一度に扱えます。
得意なこと
外部のツールを呼び出しながら何段階もの作業を進める「AIエージェント」での利用を想定しています。
プログラムの作成や修正、資料や画面の画像の読み取りなどに向いており、ツールの呼び出しが失敗したときは原因を調べてやり直すよう訓練されています。
100以上の言語のデータで学習しています。
動かすための目安
そのままでは55GBを超えるメモリが必要ですが、重みを約4ビットに圧縮した版は20GB未満になり、24GBまたは32GBのメモリを持つ機器で動きます。
当社でも社内のMac miniで動かし、社内ツールのプログラムの一次点検に使っています。
▼略歴
- 東京都世田谷区生まれ
- 経営・財務の分野を学び、建設・不動産業界にて経理部に在席。
- 家電メーカーにて直営店舗の運営やマーチャンダイザーを経験。PCのBTOビジネス推進やホームネットワークの普及推進、デジタル家電活用のセミナー講師、直営の免税店を経験。同時に、グループ企業のWEBマスターとして、ポータルサイト、eコマースサイトの制作・運営、情報セキュリティマネジメント、ナレッジマネジメントを推進。
- 家電量販店にて情報部門リーダー、都心店舗の店長を経験。その後、店舗開発部で新店舗出店時のレイアウト設計やスタッフの育成、出店準備、VMDの企画・制作などを歴任。
- システムインテグレーターとして、手術室及び血管造影室の画像・映像配信システムの開発・設計、エンジニアリングを担当。さらに、遠隔手術支援システムの企画・開発を担当し、専門誌へ医師の偏在問題に関する論文を寄稿。また、医療向けシステムやフェリーの設備を安全にリモートメンテナンスするソリューションを開発・運用。その後、会社のリブランディングプロジェクトへの参画、デジタルマーケティング組織の立ち上げ、メディカル組織のマネジメントを経験。
- 論文 医師偏在の課題と向き合う遠隔手術支援ソリューション（CiNiiで検索）
- 論文 手術室の生産性向上に貢献する医療映像ソリューション（CiNiiで検索）
- 現在、企業向けにIT技術者育成セミナー（ネットワーク／ウェブデザイン等）を主催しております。
