BLUEPRINT

設計原則

  1. すぐに使える — 一般ユーザーが pip install 後、3つのコマンドで使える。機械学習の知識も GPU ドライバーの設定も不要。
  2. 完全自動化 — データ収集からモデル出力まで、人手不要。洗濯機のように：衣類を入れて、スタートを押して、きれいな衣類を取り出す。
  3. マルチバージョン対応 — 一度の訓練で、異なる計算能力の端末に適した複数バージョンを出力。同じ「あなた」が、スマートウォッチ、スマートフォン、PC に同時に存在できる。
  4. 繰り返し実行可能 — データ更新後に再訓練すれば、Ego も進化する。あなたが成長すれば、Ego も成長する。
  5. ベース交換可能 — 新モデルリリース後にベースを切り替え、LoRA を再訓練。スマートフォンのプロセッサーをアップグレードするように、性能は向上するが「性格」は変わらない。
  6. プラグイン拡張可能 — データソースアダプター、ベースモデル、edition すべて拡張可能。コミュニティが新しいデータソースプラグイン（Notion アダプター、LINE チャット履歴インポーターなど）を貢献できる。
  7. プライバシー優先 — すべての訓練をローカルで完了可能、データはデバイスの外に出ない。日記、チャット履歴、仕事のメモは、永遠にあなた自身のコンピューター上にだけ存在する。