「Llama 2の機能を実世界のアプリケーションに活用する：FastAPI、Celery、Redis、およびDockerを使用したスケーラブルなチャットボットの構築」

Building a scalable chatbot for real-world applications using FastAPI, Celery, Redis, and Docker Leveraging the functionalities of Llama 2.

詳細な探索：オープンソースとクローズドソースのLLM、Llama 2のユニークな機能の解説、プロンプトエンジニアリングのマスタリング、そしてFastAPI、Celery、Redis、およびDockerを使用した堅牢なソリューションの設計

イントロダクション

予想外の動きで、Metaは数日前に彼らの大規模言語モデル（LLM）であるLlama 2をオープンソース化しました。この決定はAI開発の現在の景色を再構築する可能性があります。これにより、OpenAIやGoogleなどの主要な企業がAIモデルを制限し、アクセスを制限して広範なイノベーションを制限している状況に対して、代替手段が提供されます。Metaの決定がオープンソースコミュニティから共同の反応を引き起こし、分野の進歩へのアクセス制限のトレンドに対抗することを願っています。Llama 2の新しいライセンスはさらに商業利用を許可しており、開発者や企業は既存の製品や新しい製品でモデルを活用する機会が与えられます。

Llama2ファミリーには、事前学習および微調整されたLLMであるLlama2およびLlama2-Chatが含まれており、パラメータ数は70Bまでスケールアップしています。これらのモデルは、さまざまなベンチマークでオープンソースモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮しています[1]。また、いくつかのクローズドソースモデルにも対抗し、オープンソースAI開発に非常に必要なブーストを提供しています[2]。

HuggingFaceのOpen LLMリーダーボードをフォローすると[1]、MetaのLlama 2が強力な3位を維持していることがわかります。LLama 2の発表後、Stability AIはFreeWilly1とFreeWilly2をリリースしました[3]。FreeWilly1はLlamaの微調整バージョンであり、FreeWilly2はLlama 2のものです。Stability AIは、両モデルをOrcaスタイルのデータセットで微調整したと共有しています。Orcaデータセットは、LLMの微調整に使用するために設計された大きな構造化データのコレクションであり、各エントリはGPT-4またはGPT-3.5からの質問と対応する応答で構成されています。なぜ私たちはFreeWilly2モデルを使用していないのでしょうか？残念ながら、Llama 2は商業利用を許可していますが、FreeWilly2は非商業的なクリエイティブ・コモンズ・ライセンスによって研究目的にのみ使用できます…

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