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「ビルドしてプレイ！LLM搭載のあなた自身のV&Lモデル！」

大型言語モデル（LLM）はますますその価値を示しています画像をLLMに組み込むことで、ビジョン言語モデルとしてさらに有用になりますこの記事では、...

テキストから音声へ – 大規模な言語モデルのトレーニング

はじめに音楽家の声コマンドをAIが受け取り、美しいメロディックなギターサウンドに変換する世界を想像してみてください。これはSFではありません。オープンソースコミュニティでの画期的な研究「The Sound of AI」の成果です。本記事では、「テキストからサウンドへ」というジェネレーティブAIギターサウンドの範囲内で、「ミュージシャンの意図認識」のための大規模言語モデル（LLM）の作成の道のりを探求します。このビジョンを実現するために直面した課題と革新的な解決策についても議論します。学習目標：「テキストからサウンド」のドメインでの大規模言語モデルの作成における課題と革新的な解決策を理解する。声コマンドに基づいてギターサウンドを生成するAIモデルの開発において直面する主な課題を探求する。 ChatGPTやQLoRAモデルなどのAIの進歩を活用した将来のアプローチについて、ジェネレーティブAIの改善に関する洞察を得る。問題の明確化：ミュージシャンの意図認識問題は、AIが音楽家の声コマンドに基づいてギターサウンドを生成できるようにすることでした。例えば、音楽家が「明るいギターサウンドを出してください」と言った場合、ジェネレーティブAIモデルは明るいギターサウンドを生成する意図を理解する必要があります。これには文脈とドメイン特有の理解が必要であり、一般的な言語では「明るい」という言葉には異なる意味がありますが、音楽のドメインでは特定の音色の品質を表します。データセットの課題と解決策大規模言語モデルのトレーニングには、モデルの入力と望ましい出力に一致するデータセットが必要です。ミュージシャンのコマンドを理解し、適切なギターサウンドで応答するために、適切なデータセットを見つける際にいくつかの問題が発生しました。以下に、これらの問題の対処方法を示します。課題1：ギターミュージックドメインのデータセットの準備最初の大きな課題は、ギターミュージックに特化したデータセットが容易に入手できないことでした。これを克服するために、チームは独自のデータセットを作成する必要がありました。このデータセットには、音楽家がギターサウンドについて話し合う会話が含まれる必要がありました。Redditの議論などのソースを利用しましたが、データプールを拡大する必要があると判断しました。データ拡張、BiLSTMディープラーニングモデルの使用、コンテキストベースの拡張データセットの生成などの技術を使用しました。課題2：データの注釈付けとラベル付きデータセットの作成 2番目の課題は、データの注釈付けを行い、ラベル付きのデータセットを作成することでした。ChatGPTなどの大規模言語モデルは一般的なデータセットでトレーニングされることが多く、ドメイン固有のタスクに対してファインチューニングが必要です。例えば、「明るい」という言葉は、光や音楽の品質を指す場合があります。チームは、正しい文脈をモデルに教えるために、Doccanoという注釈付けツールを使用しました。ミュージシャンは楽器や音色の品質に関するラベルをデータに注釈付けしました。ドメインの専門知識が必要であるため、注釈付けは困難でしたが、チームはデータを自動的にラベル付けするためにアクティブラーニングの手法を一部適用し、これに対処しました。課題3：MLタスクとしてのモデリング – NERアプローチ適切なモデリングアプローチを決定することもまた、別のハードルでした。トピックまたはエンティティの識別として見るべきでしょうか？チームは、モデルが音楽に関連するエンティティを識別して抽出できるNamed Entity Recognition（NER）を採用しました。spaCyの自然言語処理パイプライン、HuggingFaceのRoBERTaなどのトランスフォーマーモデルを活用しました。このアプローチにより、ジェネレーティブAIは音楽のドメインにおける「明るい」や「ギター」といった単語の文脈を認識できるようになりました。モデルトレーニングの課題と解決策…

大規模言語モデル（LLM）の微調整

この投稿では、事前学習されたLLMをファインチューニング（FT）する方法について説明しますまず、FTの重要な概念を紹介し、具体的な例を示して終わります

「Amazon SageMaker JumpStartでのテキスト生成のために、Llama 2を微調整する」

「本日は、Amazon SageMaker JumpStartを使用して、MetaによってLlama 2モデルを微調整する機能を発表できることを喜んでお知らせしますLlama 2ファミリーの大規模言語モデル（LLM）は、事前学習および微調整された生成テキストモデルのコレクションで、7億から700億のパラメータのスケールで提供されていますLlama-2-chatと呼ばれる微調整されたLLMは、対話の使用事例に最適化されています」

「大規模な言語モデルの探索-パート3」

「この記事は主に自己学習のために書かれていますしたがって、広く深く展開されています興味のあるセクションをスキップしたり、自分が興味を持っている分野を探求するために、自由に進めてください以下にはいくつかの...」

ローカルマシン上でGenAI LLMsのパワーを解放しましょう！

はじめに GenAI LLMsのリリース以来、私たちはそれらをある方法または別の方法で使用しています。最も一般的な方法は、OpenAIのウェブサイトなどのウェブサイトを介して、OpenAIのGPT3.5 API、GoogleのPaLM API、またはHugging Face、Perplexity.aiなどの他のウェブサイトを介してChatGPTやLarge Language Modelsを使用することです。これらのアプローチのいずれにおいても、私たちのデータはコンピュータの外部に送信されます。これらのウェブサイトは最高のセキュリティを保証しているとはいえ、何が起こるかわかりませんので、サイバー攻撃のリスクがあるかもしれません。時には、これらのLarge Language Modelsをローカルで実行し、可能であればローカルでチューニングしたい場合もあります。この記事では、Oobaboogaを使用して、つまりLLMsをローカルで設定する方法について説明します。学習目標ローカルシステムに大規模な言語モデルを展開することの意義と課題を理解する。大規模な言語モデルを実行するためのローカル環境を作成する方法を学ぶ。与えられたCPU、RAM、およびGPU Vramの仕様で実行できるモデルを調べる。 Hugging Faceから任意の大規模な言語モデルをローカルで使用するためのダウンロード方法を学ぶ。大規模な言語モデルを実行するためにGPUメモリを割り当てる方法を確認する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Oobaboogaとは何ですか？ OobaboogaはLarge…

「LoRAとQLoRAを用いた大規模言語モデルのパラメータ効率的なファインチューニング」

概要パラメータ効率の高いファインチューニング（PEFT）の世界に深く没入するにつれて、この革新的な手法の背後にある駆動要因と方法論を理解することが不可欠となってきます。この記事では、PEFT手法が大規模言語モデル（LLM）を特定のタスクに最適化する方法について探求します。PEFTの利点と欠点を解明し、PEFT技術の複雑なカテゴリについて掘り下げ、2つの注目すべき技術であるLow-Rank Adaptation（LoRA）とQuantized Low-Rank Adaptation（QLoRA）の内部動作を解読します。この旅は、これらの技術の包括的な理解を身につけることで、言語処理の取り組みにおいてその力を活用できるようにすることを目指しています。学習目標：事前学習済み言語モデルとNLPにおけるファインチューニングの概念を理解する。ファインチューニング大規模モデルにおける計算およびメモリ要件がもたらす課題について探求する。 Low-Rank Adaptation（LoRA）やQuantized Low-Rank Adaptation（QLoRA）などのPEFT技術について学ぶ。 PEFT手法の利点と欠点を見つける。 T-Few、AdaMix、MEFTなどのさまざまなPEFT手法を探求する。 LoRAとQLoRAの動作原理を理解する。 QLoRAがパラメータ効率を高めるためにどのように量子化を導入するかを学ぶ。 LoRAとQLoRAを使用したファインチューニングの実際の例を探索する。 PEFT技術の適用性と利点を理解する。 NLPにおけるパラメータ効率の高いファインチューニングの将来の展望を理解する。はじめに自然言語処理の刺激的な世界では、大規模な事前学習済み言語モデル（LLM）がこの分野を革新しました。ただし、特定のタスクにこれらの巨大なモデルをファインチューニングすることは、高い計算コストとストレージ要件のために困難を伴います。研究者はパラメータ効率の高いファインチューニング（PEFT）技術に取り組み、より少ない訓練可能なパラメータで高いタスクパフォーマンスを達成することを目指しています。事前学習済みLLMとファインチューニング事前学習済みLLMは、一般的なドメインの大量のデータでトレーニングされた言語モデルであり、豊富な言語パターンと知識を捉えることに優れています。ファインチューニングは、これらの事前学習済みモデルを特定の下流タスクに適応させることで、専門的なタスクで優れたパフォーマンスを発揮するためにその知識を活用します。ファインチューニングでは、事前学習済みモデルをタスク固有のデータセットで訓練し、元のトレーニングデータよりも一般的で集中したものにします。ファインチューニング中、モデルのパラメータはターゲットタスクのパフォーマンスを最適化するために調整されます。パラメータ効率の高いファインチューニング（PEFT）…

「LoRAアダプターにダイブ」

「大規模言語モデル（LLM）は世界中で大流行しています過去の1年間では、彼らができることにおいて莫大な進歩を目撃してきましたそれまではかなり限定的な用途にとどまっていましたが、今では…」

「コンシューマハードウェア上でPythonコーディングのためにLlama2を微調整する方法」

「教師あり微調整と低ランク適応技術によるPythonにおけるLlama2の能力向上」

ロラハブにお会いしましょう：新しいタスクにおいて適応性のあるパフォーマンスを達成するために、多様なタスクでトレーニングされたロラ（低ランク適応）モジュールを組み立てるための戦略的なAIフレームワーク

大規模な事前学習言語モデル（LLM）であるOpenAI GPT、Flan-T5、LLaMAは、NLPの急速な進歩に大きく貢献してきました。これらのモデルは、さまざまなNLPアプリケーションで非常に優れたパフォーマンスを発揮します。しかし、その巨大なパラメータサイズのため、ファインチューニング中には計算効率とメモリ使用率の問題が生じます。近年、Low-Rank Adaptation（LoRA）がチューニングのための強力なツールとして台頭しています。これにより、LLMのトレーニングに必要なメモリと計算量が減少し、トレーニングのスピードが向上します。LoRAは、LLMのパラメータを固定し、指定されたタスクで信頼性の高い小さな補完モジュールを学習することでこれを実現します。 LoRAによる効率の向上は、以前の研究の焦点でしたが、LoRAモジュールのモジュラリティと組み合わせ可能性についてはほとんど注目されていませんでした。LoRAモジュールが未知の問題に効率的に一般化できるかどうかについての研究が必要です。 Sea AI Lab、ワシントン大学、Allen Institute for AIの研究者グループは、LoRAのモジュラリティを使用して、特定のタスクのトレーニングに制限するのではなく、新しい課題で柔軟なパフォーマンスを実現することを決定しました。彼らのアプローチの主な利点は、LoRAモジュールを人間の介入や専門知識なしで自動的に組み立てることができることです。この方法では、以前に認識されなかったタスクのわずかなサンプルだけで適切なLoRAモジュールを自動的に配置できます。研究者は、どのタスクでトレーニングされたLoRAモジュールが統合できるかについての仮定を行わないため、要件を満たすすべてのモジュールがマージの対象となります（例：同じLLMを利用すること）。彼らは、この技術をLoraHub学習と呼び、すでに存在するさまざまなLoRAモジュールを使用します。チームは、業界標準のBBHベンチマークとFlan-T5を基盤としたLLMを使用して、彼らの手法の有効性を評価しました。結果は、新しいタスクのためのLoRAモジュールを作成するためのフューショットLoraHub学習プロセスの価値を示しています。驚くべきことに、この戦略はフューショットでコンテキスト学習に非常に近い結果を得ます。LLMへの入力としてのインスタンスの必要性も、インコンテキスト学習と比較して推論コストを大幅に削減します。この学習技術は、LoRAモジュールの係数を生成するために勾配フリーアプローチを採用し、わずかな推論ステップのみを必要とします。たとえば、単一のA100を使用して、わずか1分でBBHでトップレベルのパフォーマンスを実現できます。 LoraHubでの学習には、LLMの推論の処理方法を知っているだけで十分です。そのため、CPUのみでこの作業を行うことができます。この作業の柔軟性と高いパフォーマンスは、トレーニングされたLoRAモジュールが容易に共有、アクセス、およびこのドメインで新しいジョブに適用されるプラットフォームの創造を可能にする道を開きます。チームは、LoRAノードを動的に組み合わせて、LLMの機能を改善する作業に取り組んでいます。

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