Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
nekoIoTLT_NearMugiLLM
Search
NearMugi
February 25, 2024
Technology
0
380
nekoIoTLT_NearMugiLLM
NearMugi
February 25, 2024
Tweet
Share
More Decks by NearMugi
See All by NearMugi
nekoIoTLT_CatAndColorSensor
nearmugi
0
900
VisualProgramming_GoogleHome_LINE
nearmugi
1
550
EnebularMeetup_GoogleCalendar
nearmugi
0
290
nekoIoTLT_ToyAndVoiceAnalysis
nearmugi
0
390
nekoIoTLT_Demachi
nearmugi
0
420
nekoIoTLT_SearchBlackObject
nearmugi
1
660
nekoIoTLT_nekoDeeplearning
nearmugi
0
320
nekoIoTLT_nekoGohan
nearmugi
0
510
nekoIoTLT_Tsumetogi
nearmugi
1
710
Other Decks in Technology
See All in Technology
定期的な価値提供だけじゃない、スクラムが導くチームの共創化 / 20251004 Naoki Takahashi
shift_evolve
PRO
4
360
Where will it converge?
ibknadedeji
0
200
Wasmのエコシステムを使った ツール作成方法
askua
0
110
AIツールでどこまでデザインを忠実に実装できるのか
oikon48
6
3.1k
職種別ミートアップで社内から盛り上げる アウトプット文化の醸成と関係強化/ #DevRelKaigi
nishiuma
2
160
PLaMoの事後学習を支える技術 / PFN LLMセミナー
pfn
PRO
9
4k
SREとソフトウェア開発者の合同チームはどのようにS3のコストを削減したか?
muziyoshiz
1
200
【Oracle Cloud ウェビナー】クラウド導入に「専用クラウド」という選択肢、Oracle AlloyとOCI Dedicated Region とは
oracle4engineer
PRO
3
120
やる気のない自分との向き合い方/How to Deal with Your Unmotivated Self
sanogemaru
0
450
自動テストのコストと向き合ってみた
qa
0
210
小学4年生夏休みの自由研究「ぼくと Copilot エージェント」
taichinakamura
0
580
20201008_ファインディ_品質意識を育てる役目は人かAIか___2_.pdf
findy_eventslides
2
590
Featured
See All Featured
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.2k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
232
18k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
339
57k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.7k
The Language of Interfaces
destraynor
162
25k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
274
41k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
12k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
4k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
59
9.6k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
5
220
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
Transcript
ニアムギLLMを作ろうと試行錯誤した話 2024.2.22 猫の日開催! ねこIoTLT vol.9
自己紹介 NearMugi(ニアムギ) ねこ2匹飼っています。 茶色の子 ニア 15歳 黒色の子 ムギ 11歳
イントロ 今回はLLM(大規模言語モデル)を 触ってみた話をしたいと思います。
イントロ きっかけは 130億パラメータの商用利用可能な日本語 LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-13b」を 一般公開しました という記事 引用元 130億パラメータの「Llama 2」をベースとした日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-13b」を公開しました(商用利用可) https://note.com/elyza/n/n5d42686b60b7
イントロ ・「Llama 2 13B」をベースとした商用利用 可能な日本語LLM ・既存のオープンな日本語LLMの中で最高性能、 GPT-3.5 (text-davinci-003) も上回る性能 引用元
130億パラメータの「Llama 2」をベースとした日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-13b」を公開しました(商用利用可) https://note.com/elyza/n/n5d42686b60b7
イントロ ネコ要素たっぷりの自分だけの LLMを用意したい!!
イントロ 「C++のサンプルコードを教えて」に対する回答が 「Hello World」ではなく「Hello Meow World」になっている 例えば、、
イントロ 「算数の旅人算の例を教えて」に対する回答が 「弟が出発してから10分後に兄が出発すると・・・」ではなく「ニアが 出発してから10分後にムギが出発すると・・・」になる 例えば、、
イントロ 「神様はいるの?」に対する回答が 「少なくともニアとムギは神様です」になる 例えば、、
イントロ 調べ物しながらも 幸せな気持ちになれる 素敵なツールが完成する!
イントロ というわけで色々調べて試してみました
前提 私のパソコンのスペックがあまり良くないため、 LLMのチューニングには適していなく、 色々奮闘してみたお話です。
前提 スペック(LLMの学習には非力なスペック・・) OS : Windows11 プロセッサ intelCORE i7 実装 RAM
16.0 GB GeForce GTX 1650Ti
本編 試してみたこと ・まずはモデルを読み込んでみる ・llama.cppでチューニングする環境を用意する ・GoogleColabでチューニングする(以下、略) ・Google Compute Engineで(以下、略)
まずはモデルを読み込んでみる ggufファイルに変換されたモデルであれば、試しに動かせそう だと分かりました。 引用元 mmnga/ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct-gguf https://huggingface.co/mmnga/ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct-ggu
まずはモデルを読み込んでみる またllama.cppを使うことでモデルをビルドして動かせるそうです。 引用元 Llama.cpp で Llama 2 を試す https://note.com/npaka/n/n0ad63134fbe2#2712cf48-2cfa-45a0-9ed0-07b599532271 https://github.com/ggerganov/llama.cpp
まずはモデルを読み込んでみる Dockerファイルを用意して、make出来る環境を準備。
まずはモデルを読み込んでみる モデルを読み込み&質問 ./main -m '../mount/models/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct-q2_K.gguf' -n 256 -p '[INST] <<SYS>>あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。<</SYS>>エラトステネスの篩についてサンプル
コードを示し、解説してください。 [/INST]' 応答時間 おそい・・・
まずはモデルを読み込んでみる 回答(ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct-q2_K.gguf) 回答(ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct-q4_0.gguf)
まずはモデルを読み込んでみる 回答(ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct-q8_0.gguf) 時間がかかった割には精度もそこまで良くない印象でした。 とりあえず動かせたことに満足した感じです。
llama.cppでチューニングする環境を用意する 次にチューニング方法について調べてみました。
llama.cppでチューニングする環境を用意する 「llama.cppで語尾を”ござる”に変えるloraを作る」 という、面白そう&結果が分かりやすいものを見つけたので 試してみました。 引用元 llama.cppで語尾を”ござる”に変えるloraを作る https://zenn.dev/michy/articles/a79d4a4a501bf9
llama.cppでチューニングする環境を用意する チューニングしてみた
llama.cppでチューニングする環境を用意する 結果 使用したモデル(ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct-q2_K.gguf)が良くなかったのかも。。。
llama.cppでチューニングする環境を用意する CPUしか使えないので非力。。。 ただ時間はかかるもののチューニングは動いている?
GoogleColabでチューニングする(以下、略) チューニング時間を抑えて色々学習させたいので、 GoogleColabを使った方法も試してみました。 引用元 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 今回はWebUI上で直感的にモデルやパラメータを設定できる LLaMA-Factoryを使いました。
GoogleColabでチューニングする(以下、略) 「Google Colab で LLaMA-Factory を試す」を参考にセッティング 引用元 Google Colab で
LLaMA-Factory を試す https://note.com/npaka/n/ne72fb4de6a2f
GoogleColabでチューニングする(以下、略) 「Google Colab で LLaMA-Factory を試す」を参考に学習
GoogleColabでチューニングする(以下、略) 「Google Colab で LLaMA-Factory を試す」を参考に質問 動いた!感動!
GoogleColabでチューニングする(以下、略) ・「ござる」を「ですニャ」にしてみる ・ニアとムギの情報を入れてみる
GoogleColabでチューニングする(以下、略) 手探りで何度か試しているうちに
GoogleColabでチューニングする(以下、略) あっという間に使い切る・・・
Google Compute Engineで(以下、略) 100ユニット がサラッと無くなり途方に暮れました 引用元 Colabの定期購入価格 https://colab.research.google.com/signup?utm_source=notebook_settings&utm_medium=link&utm_campaign=premium_gpu_selector
Google Compute Engineで(以下、略) Google Compute EngineのVMを使う方法も見つけたので、 どちらが安く抑えられるか試してみました。 引用元 GCP Marketplace
を介して Colab で GCE VM を起動する手順 https://research.google.com/colaboratory/marketplace.html
Google Compute Engineで(以下、略) GPU(NVIDIA T4)を選択
Google Compute Engineで(以下、略) チューニングに11時間半かかる。。
Google Compute Engineで(以下、略) (時間がないので)勇気をもってGPU(NVIDIA V100)を選択
Google Compute Engineで(以下、略) チューニングにおよそ4時間。このまま続行。
Google Compute Engineで(以下、略) チューニングが終わったので質問する 語尾がちゃんと変わっている
Google Compute Engineで(以下、略) 次の質問 なんだかそれっぽい! 拙者になっているのはなぜ??
Google Compute Engineで(以下、略) 次の質問 ニアは2歳?? 神様はニアとムギのはず・・
Google Compute Engineで(以下、略) 次の質問 こわい・・ 愛と情熱が重すぎる・・
Google Compute Engineで(以下、略) チューニング用の学習データが良くなかったので まだまだです。
Google Compute Engineで(以下、略) そして費用は・・・ V100高い・・ただ1パイント我慢すれば1回試せる。 それならT4が現実的?? ※T4はほとんど動かしていないので正確な費用ではありません。
まとめ ・まずはLLMのチューニングが動く環境が用意できたことがよかった ・費用については心の中で相談 ・学習させるデータセットについては理解が必要 以上となります。 ご清聴ありがとうございました。