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Llama 2に関するmisshikiのブックマーク (3)

• https://twitter.com/ai_database/status/1750132330197631188

  • 1 user
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  • 世の中

  

  misshiki2024/01/25

  “GPT-4レベルの質問応答タスク性能をオープンソースモデルのLlama 2で実現する方法が、NVIDIAより発表されました。 長文ドキュメントに基づいてユーザーの問いに答える能力でGPT-3.5より遥かに勝る結果が示されています。”

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• llama2のpretrainingを試す

  • 13 users
  • zenn.dev/if001
  • テクノロジー

  小さいサイズのllama2を日本語でpre_trainingしてみます。 この記事では、以下が参考になれば良いかと思います pre_trainingのやり方 llama2の実装 huggingfaceへのupload すべてgooglecolab上で実行します。 今回学習したモデルはここ 学習にはlit-gptを使います。 lit-gptはlit-llamaのforkです。こちらの実装の参考になるのでコードを眺めてみるのもおすすめです。 データセットの作成 まずは学習用のデータセットを作成します。 以下のコードを参考に、huggingface hubにあるデータセットから学習用のデータセットを作れるように修正します。 作成したものは以下 tokenizerはhuggingface.tokenizersライブラリを使うようにしているので、適宜読み替えてください。 tokenizerには前回

  
  

  misshiki2023/10/23

  “pre_trainingのやり方 llama2の実装、huggingfaceへのupload。すべてgoogle colab上で実行します。”

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• Industry Leading, Open-Source AI | Llama

  • 167 users
  • ai.meta.com
  • テクノロジー

  Discover Llama 4's class-leadingAI models, Scout and Maverick. Experiencetop performance, multimodality, low costs, and unparalleled efficiency.

  
  

  misshiki2023/07/19

  “次世代のオープンソース大規模言語モデル： Llama 2 は研究および商用目的に無料で利用できます” 非常に分かりやすいページで利用が広がりそうだと思った。

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