「大規模言語モデルを改善するための簡単な方法3つ」

3 simple methods to improve large-scale language models

Llama 2のパワーアップ

大規模言語モデル（LLM）は今後も存在し続けます。最近のLlama 2のリリースにより、オープンソースのLLMはChatGPTの性能に近づき、適切なチューニングによりそれを上回ることさえ可能です。

これらのLLMを使用することは、特にLLMを特定のユースケースに適用する場合には簡単なものではありません。

この記事では、任意のLLMのパフォーマンスを向上させるための3つの最も一般的な方法について説明します：

• 「視覚化された実装と共に、Graph Attention Network（GAT）の解説」
• 「BLIVAと出会ってください：テキスト豊かなビジュアル質問をより良く扱うためのマルチモーダルな大規模言語モデル」
• 「機械学習の謎を解く」

• プロンプトエンジニアリング
• リトリーバル増強生成（RAG）
• パラメータ効率的なファインチューニング（PEFT）

他にも多くの方法がありますが、これらは簡単で、手間をかけずに大幅な改善が得られる方法です。

これらの3つの方法は、複雑度が低いとされる方法から始まり、LLMを改善するためのより複雑な方法の1つまでを網羅しています。

LLMを最大限に活用するためには、3つの方法を組み合わせることもできます！

始める前に、簡単な参照のために各方法の詳細な概要を以下に示します：

また、意図した通りにすべてが機能することを確認するために、Google Colabノートブックに従って進めることもできます。

Llama 2の読み込み 🦙

始める前に、これらの例で使用するLLMを読み込む必要があります。チュートリアルでは基本的なLlama 2を使用することにします。これは非常に優れたパフォーマンスを示しており、私は基礎モデルを使用することに大いに賛成です。

始める前に、次の手順に従ってライセンスを受け入れる必要があります：

• HuggingFaceアカウントをこちらで作成する
• Llama 2のアクセス申請をこちらで行う
• HuggingFaceトークンをこちらで取得する

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!