「llama.cpp」はMacBookなどでLlamaベースの大規模言語モデルを動かすことを目標とするアプリケーション。一応CPUのみでも実行でき、GPUの非力な環境でも動かしやすい。 llama.cppの量子化モデルllama.cpp(GGML)では量子化によるモデルサイズ縮小が進んでいる。例えば、下記のHuggingFaceのRepoを見ると、GGML量子化モデルは「q4_0, q4_1, q5_0, q5_1, q8_0, q2_K, q3_K_S, q3_K_M, q3_K_L, q4_K_S, q4_K_M, q5_K_S, q5_K_M, q6_K」と多岐にわたる。 Model cardに解説があるものの、専門的で素人にはサイズ以外の違いが分からない。もう少しやさしい説明がないか調べたところ、llama.cppの"quantize"コマンド内に整理されていると知ったので、和訳し

LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。NLP Foundation Devチームの小林滉河(@kajyuuen)と水本智也(@tomo_wb)です。 NLP Foundation Devチームでは言語モデルの構築やモデルの応用・評価について取り組んでいます。今回はその取り組みの一つである「japanese-large-lm-instruction-sft」について紹介します。こちらは先日紹介したjapanese-large-lmを「Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners」で提案されたInstruction Tuningという手法を用いて、Supervised Fine-tuning (SFT)

研究開発本部　海老原樹 はじめにエッジデバイスで動作するLLM（Large Language Model）に関する、シリーズ記事の第二回目は、LLMのファインチューニングについてです。ChatGPTやLLMを触ったことのある皆さんの中には、もっと賢くしたい、自分好みキャラ付けしたいと思った方は多いのではないでしょうか。そんな、「LLMの出力を賢くしたり、キャラ付けする」方法の一つに、ファインチューニングがあります。 今回は実際にローカル環境でLLMのファインチューニングを通してLLMの語尾を変える簡単なキャラ付けを行います。同じくLLMの出力をカスタマイズする方法であるプロンプトエンジニアリングとの比較や学習するデータ量を変える実験を通して、ファインチューニングの効果を調査します。 自分でLLMをファインチューニングしてみたいと思っている方の参考になれば幸いです。 忙しい人のためにオープン

「Llama.cpp」で「Llama 2」を試したので、まとめました。 ・macOS 13.4.1 ・Windows 11 前回 1. Llama.cpp「Llama.cpp」はC言語で記述されたLLMのランタイムです。「Llama.cpp」の主な目標は、MacBookで4bit量子化を使用してLLAMAモデルを実行することです。 特徴は、次のとおりです。 ・依存関係のないプレーンなC/C++実装 ・Appleシリコンファースト (ARM NEON、Accelerate、Metalを介して最適化) ・x86アーキテクチャのAVX、AVX2、AVX512のサポート ・Mixed F16/F32精度 ・4bit、5bit、8bit量子化サポート ・BLASでOpenBLAS/Apple BLAS/ARM Performance Lib/ATLAS/BLIS/Intel MKL/NVHPC/AC

instruction 系 (自分が勝手にそう呼んでる) の LLM は、ユーザーの指示を与えるとアシスタントがそれに対する返信を書くように文章を生成してくれる。 いろんな instruction モデルが存在するが、プロンプト (ここでは適切に応答が返ってくるフォーマットについて) の書き方に関する標準がないせいで書き方が統一されていない... なので、主要なものや自分がよくつかうモデルのプロンプトのフォーマットをまとめてみる。 参考:

※投稿後、５章について追記を行いました。 １．はじめに日本語用のLLMが多くリリースされ、最近みんなやり出しているローカルLLMの環境構築。 例えば、以下の日本語モデルELYZAは軽量で性能が良いと評判だ。 ゲーミングノート（Alienware）しか良いGPUを持つPCがない俺でも、この波に参加したい！ 今回使用するPCのカタログスペックは以下の通り。 3070Ti Laptop 8GB 調べていると、大規模なサイズの言語モデルでも、量子化モデルというものならば、3070Ti laptopクラスでも動く見込みがあるとのこと。 早速モデルを調査し、「どのモデルを使うべきか」特定を行っていく。 ２．モデルの選定 量子化モデルは.ggufでフォーマットされているものが今（2024/1/2)のトレンドらしい。 ということで、ELYZAの.ggufモデルが無いか調べてみる。 ありました。 しかし、.

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2023/04/27時点最新バージョンv5.0.3においても、以下の作業の内容は変わりません。 モデルのサイズが大きくなり、より精度が上がっています！ GUIベースの使いやすいアプリに「Ultimate Vocal Remover」がありますが、同等かそれ以上の効果があるように思います。 個人的にはこちらのモデル（この記事のモデル）の方が好きで愛用しています！ しかも、手元にボーカル入り＋オリジナルカラオケの音源があれば、独自のモデルも学習できます^^ はじめに 唐突ですが、「ボーカル入り音楽から歌声だけを消したい」「歌声だけ取り出してみたい」と思ったことはありませんか？ AI、ディープラーニングと聞くと、よく画像や動画を変換したり認識したりするものが多いと思います。 実は画像処理だけでなく、音声処理においても研究が盛んにおこなわれており、 歌入り音源からインスト音源（伴奏、バッキング・ト

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Muzic is a research project on AI music that empowers music understanding and generation with deep learning and artificial intelligence. Muzic is pronounced as [ˈmjuːzeik]. Besides the logo in image version (see above), Muzic also has a logo in video version (you can click here to watch ). Muzic was started by some researchers from Microsoft Research Asia and also contributed by outside collaborat

C841-Q : Windows、MAC、iPhoneと841MをIPSec VPNで接続したい。 A :  一般的に、L2TP/IPSecによって実現できます。またC841MはCCP Express 3.3のGUIからL2TP/IPSecの設定が可能です。「C841M CCP Express 3.3 L2TP/IPsec VPN の設定ガイド」をご参照ください。（CLIコマンドを用いた設定は、「L2TP over IPsec on Cisco IOS Router Using Windows 8」をご参照ください。） ＜C841M CCP Express 3.3 L2TP/IPsec VPN の設定ガイド＞ https://supportforums.cisco.com/ja/document/13273836 ＜L2TP over IPsec on Cisco IOS Router U