日本語特化型の大規模言語モデル、OpenCALMとrinna/japanese-gpt-neox-3.6bの検証 - Qiita

目次 はじめに モデルの概要 検証環境 導入方法:OpenCALM 検証:OpenCALM 考察:OpenCALM Instruction Tuning 導入方法:rinna 検証:rinna 考察:rinna おわりに はじめに この記事はCyberAgentが公開した日本語特化のLLM(大規模言語モデル)、OpenCALMと、株式会社rinnaが公開した日本語特化のLLM、japanese-gpt-neox-3.6b/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft を検証した記事です。 色んなプロンプトを与えて、どのように出力するか。 そして素の大規模言語モデルがどのような出力をしていて、それにInstruction Tuningをすることでどのように性能が変わるのか、について検証しています。 モデルの概要 OpenCALM OpenCALMはCyberA

[misshiki]

“CyberAgentが公開した日本語特化のLLM、OpenCALMと、株式会社rinnaが公開した日本語特化のLLM、japanese-gpt-neox-3.6b/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft を素の出力で検証。...さらにInstruction Tuningでどう性能が変わるのかについても検証”

[lli]

“AIは「知能」を持った存在です。人間はAIを生み出したのではなく、AIによって知能を持つことができただけなのです。” なかなか飛ばしてくるな