「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」
PythonコーディングのためにLlama2をコンシューマハードウェア上で微調整する方法
監督されたファインチューニング
監督されたファインチューニングと低ランク適応技術によるLlama2のPythonの能力向上
イントロダクション
前の記事では、Metaが最近導入し、研究や商用利用のためにコミュニティに提供したLarge Language models (LLMs)のファミリーであるLlama 2について詳しく説明しました。特定のタスク向けに既に設計されたバリアントもあります。例えば、チャットアプリケーション向けのLlama2-Chatです。それでも、さらに自分のアプリケーションに合ったLLMを入手したい場合もあります。
この思考の流れに従い、私たちが言及している技術は転移学習です。このアプローチでは、既にLlama2などのモデルにある広範な知識を活用し、その理解を新しいドメインに転送することが含まれます。ファインチューニングは転移学習の一部または特定の形態です。ファインチューニングでは、事前学習済みのレイヤーを含むモデル全体の重みが通常、新しいデータに合わせて調整されます。これは、事前学習中に得られた知識が新しいタスクの特定の要件に基づいて洗練されることを意味します。
この記事では、カスタムデータセットを使用してLlama2のPythonコーディングタスクの能力を向上させるための体系的なアプローチを概説します。まず、目的に合わせてカスタムデータセットを作成し、Llama2のプロンプト構造と整合させます。次に、Supervised Fine-Tuning (SFT)とQuantized Low-Rank Adaptation (QLoRA)を使用してLlama2の基本モデルを最適化します。最適化後、モデルの重みを基本となるLlama2と組み合わせます。最後に、ファインチューニングされたモデルを使用して推論を実行する方法と、ベースラインモデルと比較した結果を紹介します。
重要な注意点として、ファインチューニングは必ずしも必要ではありません。他のアプローチの方が実装が容易であり、場合によっては使用目的により適しています。例えば、既存の知識を活用して情報クエリを効率的に処理するベクトルデータベースによる意味検索は、カスタムトレーニングなしで既存の知識を活用します。ファインチューニングが必要なのは、専門的なQ&Aやコンテキストに応じた応答など、カスタムデータを使用する必要があるときです。
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