【ChatGPT】ファインチューニングをわかりやすく解説 - Qiita
本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。当日は記事内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 以下の記事内容とセットで実施する予定です。以下の記事がメインでこちらの記事がサブというアジェンダとなります。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 その検討の一つとして、「GPT(LLM)が学習していない企業内のデータや最新のデータも有効活用すべき」 という点は非常に大きな論点なのではないでしょうか。 ご存じの通り、LLMとはインターネット上に存在するドキュメントデータをクローリングにより大量に収集し、それを学習データとして機械学習にか
はじめての自然言語処理 ELYZA 日本語 Llama 2 指示応答モデルのファインチューニングと vLLM での推論 | オブジェクトの広場
今回は Elyza さんの日本語 Llama 2 指示応答モデルをファインチューニングし、vLLM にデプロイして高速に推論してみます。70 億パラメータモデルならギリギリ Tesla T4 x 1 の構成でも float16 で動かせるかと思ったのですが、どうだったでしょうか。vLLM には OpenAI 互換の API インタフェースも備えているので、ついでに LangChain からも接続してみたり。 1. はじめに 今回は Elyza さんが公開されている大規模指示応答言語モデルである、ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct1 をファインチューニングして vLLM で推論してみます。 そんな訳で今回あまり書くことがなく、動かし方だけサラっと書いて「動きましたー。では良いお年を～。」で締めることにします。 しかし、時代感覚無視の隔月連載でネタを
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