動画要約:Metaのウェイトリストに申請せず、Llama 2をローカルで使う

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

Use Llama-2 Locally without Applying for Meta’s Weights

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。

ニツイテ

あなたの知りたいことについてシンプルにまとめてすばやく問題解決します