Prompt Engineering チャンネルの動画「Use Llama-2 Locally without Applying for Meta’s Weights」の要約です
この動画では、Llama-2 13Bモデルをローカルで実行する方法を説明しています。このモデルは、Oobabooga Text Gen Webを使用して実行します。このモデルは、Metaからモデルデータやコードを取得する必要はありません。
動画の内容を要約すると以下の通りです：
- Metaが商用アプリケーションで使用できるLlamaの第二バージョンをリリースしたことを紹介しています。このモデルは、7Bから70Bまでの3つの異なるモデルがあり、オリジナルのLlama Oneと比べて40倍以上のデータで訓練されています。
- このモデルを使用するには、リクエストファイルを記入し、Metaからアクセスを得る必要があります。しかし、theBlokeという人物がこれらのモデルの量子化バージョンを提供しているため、フォームを記入しなくてもモデルにアクセスすることができます。
- モデルのテストでは、カナダの首都を尋ねたり、TwitterのCEOは誰かを尋ねたり、GPT-5が公開された日を尋ねたりしています。また、モデルのライティング能力や言語理解能力、コーディング能力をテストしています。
- モデルのパフォーマンスについては、一部の質問に対する回答が正確であった一方で、他の質問に対する回答は不正確であったり、ロジックが欠けていたりしました。
- モデルのセンサーシップについては、特定の質問（例えば、なぜ民主党がアメリカにとって最良の選択肢であるかを説明する）に対する回答が制限されていることを指摘しています。
- 最後に、このモデルは言語理解に関しては優れていると評価していますが、コーディングに関しては他のモデルが優れていると述べています。また、量子化がモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があると指摘しています。
以上が動画の要約です。
