Llama 2 with langchain プロジェクトの詳細説明 (2)

Llama 2 と langchain プロジェクトの詳細な説明 (2)
First Open Source Conversational Agent
によって最近リリースされた Llama 2 オープン ソース言語モデルは、さまざまなベンチマーク テストで良好なパフォーマンスを示しており、現在最もパフォーマンスの高いオープン ソース モデルの 1 つです。私たちは、この新しいオープン ソース モデルを会話エージェント (チャットボット) として使用することを非常に楽しみにしています。チャットボットは、大規模な言語モデルと対話する未来です。エージェントは、外部情報にアクセスし、ツールを使用する柔軟性を備えています。OpenAI のモデル、対話生成における GPT-3.5 と GPT-4 の能力は非常に優れており、大規模言語モデルと対話エージェントの将来の傾向を示しています。また、Llama 2 の能力も非常に重要であり、この分野におけるオープンソース モデルの重要性を示しています。フィールドの重要性。対話エージェントとして機能する Llama 2 モデルを使用すると、単一の A100 の GPU メモリに収まるように Llama 2 モデルを量子化でき、実際に 70 億のパラメータ モデルを少なくとも 35GB の GPU メモリに収めることができます。 , 詳細 対話のラウンドでは約 38 GB のビデオ メモリが使用されますが、大規模な言語モデルの場合、これは多すぎるわけではありません。
Gavin Big Coffee WeChat: NLP_Matrix_Space
Llama 2 は、事前トレーニングされ、微調整された生成テキスト モデルのコレクションで、サイズは 70 億から 700 億のパラメーターに及びます。Llama-2-Chat という名前の微調整された LLM は、会話の使用例に最適化されています。Llama-2-Chat モデルは、ほとんどのベンチマークでオープンソース チャット モデルよりも優れたパフォーマンスを示し、人間による有用性とセキュリティの評価では ChatGPT や PaLM などの人気のあるオープンソース モデルと同等であり、Hugging Face にログオンできます。 2 Webサイト（https://huggingface.co/meta-llama）にて、Llama 2シリーズの大型モデルの情報をご確認ください。
次に、Hugging Face Transformer と LangChain でオープンソースの Llama-70b-chat モデルを使用する方法を検討します。