言語モデル

ELYZA Japanese LLaMA 2 の 13B モデルがリリースされたのでお試しです。量子化済みモデルの中から fast-instruct-q5_K_M を選びました。 7B を扱った先回記事とだいたい同じ内容を Ubuntu で行っています。 Llama.cpp の Python バインディング (CPU) である llama-cpp-python は OpenAI 互換の API サーバーを内蔵しているので、ここに Chatbot UI (WEB フロントエンド) を接続することで、ChatGPT サービスのように WEB から ELYZA Japanese LLaMa 2 を使うことができます1。 …

先回記事の続きです。前回紹介した Elyza の日本語言語モデル ELYZA Japanese LLaMa 2 を Chatbot UI から使えるようにしてみました。 Llama.cpp の Python バインディングである llama-cpp-python は OpenAI 互換の API サーバーを内蔵しているので、ここに Chatbot UI を接続することで、ChatGPT のように WEB から ELYZA Japanese LLaMa 2 を使うことができます1。 …

Stability AI より Japanese StableLM Instruct Alpha 7B v2 がリリースされたので、期待を込めてサクッと試しました。 …

M2 MacBook Pro にて、Llama.cpp を使い量子化済みの LLaMA 2 派生モデルを実行することに成功したので手順をメモします。 Llama.cpp は言語モデルをネイティブコードによって CPU 実行するためのプログラムであり、Apple Silicon 最適化を謳っていることもあってか、かなり高速に動かせました。 …

仕事で使うかもしれないとなったので、GPU 搭載の Windows マシンで ELYZA Japanese LLaMa 2 をお試し動作させました。現時点での手順を簡潔にメモします。 …