「Llama2が搭載されたチャットボットはCPUで訓練できるのか？」

「Llama2を搭載したチャットボット、CPUで訓練可能か？」

CPU上でLlama2、LangChain、およびStreamlitを使用してローカルチャットボットを構築する

イントロダクション

ローカルモデルの登場は、独自のカスタムLLMアプリケーションを構築したい企業に歓迎されてきました。これにより、開発者はオフラインで実行可能であり、プライバシーやセキュリティの要件に適合するソリューションを構築することができます。

このようなLLMは、元々非常に大規模であり、主にGPUを手配し大量のデータでモデルをトレーニングできる資金とリソースを持つ企業に対応していました。

しかし、現在はより小さなサイズのローカルLLMが利用可能となっており、基本的なCPUを持つ個人でも同じツールと技術を活用することができるのでしょうか？

個人がオフラインでタスクを実行できるパーソナルなローカルチャットボットを構築することで、ユーザーは多くの利益を得られる可能性があるため、この可能性について探っていきます。

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ここでは、MetaのLlama2を使用してCPU上でクローズソースのチャットボットを構築し、個人にとって頼りになるツールとしての性能を評価します。

ケーススタディ

パーソナルコンピュータ上でオフラインで実行可能なローカルチャットボットの構築の実現可能性をテストするために、ケーススタディを行います。

目的は、MetaのLlama2の量子化バージョン（7Bパラメータ）を使用してチャットボットを構築することです。このモデルは、応答生成をサポートするLangChainアプリケーションを構築するために使用され、ユーザーインターフェースを介してアプリケーションと対話できるようになります。

このチャットボットは、2つのPDFドキュメント（arXiv APIでアクセス可能）でトレーニングされます。

1. A Comprehensive Review of Computer Vision in Sports: Open Issues, Future Trends and Research Directions
2. A Survey of Deep Learning in Sports Applications: Perception, Comprehension, and Decision

文脈を考えると、このボットは次の仕様のコンピュータでトレーニングされます：

• オペレーティングシステム：Windows 10

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