Llama 3は、Meta AIによって開発された大規模言語モデルの最新のブレークスルーです。その中には2つの傑出したバリアントがあります：80億のパラメータを持つLlama 3 80Bと、700億のパラメータを持つ巨大なLlama 3 700Bです。これらのモデルは、さまざまな自然言語処理タスクで印象的なパフォーマンスを発揮し、多くの注目を集めています。これらのモデルのパワーをローカルで活用したい場合、このガイドではollamaツールを使用してプロセスを実行する方法について説明します。
技術的な詳細に入る前に、Llama 3 80Bモデルと700Bモデルの主な違いを簡単に見てみましょう。
Llama 3 80Bモデルは、パフォーマンスとリソース要件のバランスを取っています。80億のパラメータを持つことで、印象的な言語理解と生成能力を提供しながら、比較的軽量なままであり、ハードウェアの設定が控えめなシステム向けです。
一方、Llama 3 700Bモデルは真の巨人で、驚異的な700億のパラメータを誇っています。この増加した複雑さは、コード生成、クリエイティブライティング、さらにはマルチモーダルなアプリケーションなど、さまざまなNLPタスクでのパフォーマンス向上につながります。ただし、より多くのコンピュータリソースが必要であり、十分なメモリとGPUのパワーを備えた堅牢なハードウェア構成が必要です。
決断を支援するために、さまざまなNLPタスクでLlama 3 80Bモデルと700Bモデルを比較するいくつかのパフォーマンスベンチマークをご紹介します:
| タスク | Llama 3 80B | Llama 3 700B |
|---|---|---|
| テキスト生成 | 4.5 | 4.9 |
| 質問応答 | 4.2 | 4.8 |
| コード補完 | 4.1 | 4.7 |
| 言語翻訳 | 4.4 | 4.9 |
| 要約 | 4.3 | 4.8 |
注：スコアは、1から5のスケールで表現されており、5が最高のパフォーマンスを示します。
上記のように、Llama 3 700Bモデルは、すべてのタスクで8Bバリアントよりも一貫して優れたパフォーマンスを発揮しますが、より高い計算リソースを要します。ただし、8Bモデルでも印象的な結果を提供し、ハードウェアリソースに制限がある場合は、より実用的な選択肢となる場合があります。
Llama 3のモデルをローカルで実行するには、以下の前提条件を満たす必要があります。
.@MistralAI's Mixtral 8x22B Instruct is now available on Ollama!
— ollama (@ollama) April 17, 2024
ollama run mixtral:8x22b
We've updated the tags to reflect the instruct model by default. If you have pulled the base model, please update it by performing an `ollama pull` command. pic.twitter.com/WcWHLkVPIK
ollamaは、Llama 3のモデルをローカルで実行するプロセスを簡素化するツールです。以下の手順に従ってインストールしてください。
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
このスクリプトはインストールプロセスを処理し、依存関係のダウンロードと必要な環境の設定を行います。
ollamaがインストールされたら、ローカルで実行したいLlama 3モデルをダウンロードできます。以下のコマンドを使用します:
Llama 3 8Bの場合:
ollama download llama3-8b
Llama 3 70Bの場合:
ollama download llama3-70b
70Bモデルのダウンロードには時間がかかり、リソースも多く必要となることに注意してください。
モデルのダウンロードが完了したら、ollamaを使ってLlama 3モデルをローカルで実行できます。
Llama 3 8Bの場合:
ollama run llama3-8b
Llama 3 70Bの場合:
ollama run llama3-70b
これにより、それぞれのモデルがDockerコンテナ内で起動し、コマンドラインインターフェイスからプロンプトを入力して応答を生成できるようになります。
ollamaには、モデルの使用経験を向上させるための様々な高度なオプションと設定があります。
ファインチューニングは、Llama 3などの事前学習済み言語モデルを特定のタスクやドメインに適応させるプロセスです。これにより、対象の用途に合わせてモデルのパフォーマンスと精度を大幅に向上させることができます。
ollamaは、Llama 3モデルをローカルでファインチューニングする便利な方法を提供しています。以下のようなコマンドを使用できます:
ollama finetune llama3-8b --dataset /path/to/your/dataset --learning-rate 1e-5 --batch-size 8 --epochs 5
このコマンドは、Llama 3 8Bモデルを指定のデータセットでファインチューニングします。学習率を1e-5、バッチサイズを8、エポック数を5に設定しています。これらのハイパーパラメータは、ご自身のニーズに合わせて調整できます。
llama3-8bの部分をllama3-70bに置き換えると、より大きな70Bモデルをファインチューニングできます。
ollamaを使ってローカルでLlama 3モデルを実行できますが、Microsoft Azureのクラウドリソースを活用してこれらのモデルにアクセスしてファインチューニングすることもできます。
Microsoft Azureは、Azure OpenAI Serviceを提供しており、Llama 3を含む様々な言語モデルにアクセスできます。このサービスを使うことで、ローカルのハードウェアリソースを必要とせずにLlama 3を自社のアプリケーションに統合し、その機能を活用できます。
Llama 3をAzureで使用するには、以下の手順に従う必要があります:
また、Azure Machine Learningを使ってAzureのスケーラブルなコンピューティングリソースでLlama 3モデルをファインチューニングすることもできます。この方法では、大規模な言語モデルのトレーニングと
ファインチューニングにAzureのインフラストラクチャを活用できます。
Azureのクラウドリソースを活用することで、ローカルハードウェアを必要とせずにLlama 3モデルにアクセスしてファインチューニングできるようになります。スケーラブルなコンピューティング能力と簡単なデプロイオプションを活用できます。
ollamaのようなツールのおかげで、Llama 3 8BおよびLlama 3 70Bのような大規模な言語モデルをローカルで実行することが可能になってきました。このガイドの手順に従えば、自身のハードウェアでこれらの最先端モデルの力を活用し、自然言語処理タスク、研究、実験の可能性を開くことができます。
開発者、研究者、愛好家を問わず、Llama 3モデルをローカルで実行できるようになることで、人工知能分野の探求と革新の新しい道が開かれます。適切なハードウェアとソフトウェアの設定さえあれば、言語モデルの可能性の限界を押し広げ、この分野の発展に貢献できるでしょう。
70Bモデルは並外れたパフォーマンスを提供しますが、8Bモデルはケイパビリティとリソース要件のバランスが取れており、ハードウェア構成がより控えめな人にも適しています。最終的には、2つのモデルのどちらを選択するかは、ご自身のニーズ、利用可能なリソース、そして受け入れられるトレードオフによって決まります。
