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日本語ベンチマークとしてJGLUE(JP Language Model Evaluation Harness)が提案されている。 https://techblog.yahoo.co.jp/entry/2022122030379907/ 文章分類、文ペア分類、質問応答のタスクに対し評価を行う。 タスク

cyberagent/open-calm-7bをLoraを用いて学習し、quantizeするまでやっていきます https://huggingface.co/cyberagent/open-calm-7b gpt-neoxのlora weight mergeの記事が見つからなかったのでメモとして 動

loraを用いて学習する場合の、promptのtemplateは日本語にしたほうが良いんだっけ？ ユーザー入力のフォーマットとかLLM側の出力のフォーマットとかどうすれば良いんだっけ？ ってなったので学習させて結果を比較してみる。 せっかくなのでrinna/japanese-gpt-neox-3.6

rinnaをcppで動かせるように色々試して見ました。 instructionもあり、そのままlangchainなどに突っ込んでも動かせそうということで、 ローカルで遊ぶならcppしてないと遊べないので色々試してみました。 https://huggingface.co/rinna/japanese-

vicunaでReActっぽいことを試してみる。正確には違うので注意 ReActは、Thought、Action、Observationをループさせ、LLMの出力の精度上げる手法 ReActの処理の流れは以下のような形。LangChainの実装を参考にする。 与えられた質問(Question)に対し

Bloomz.cppのtokenizerが日本語でうまく動かなかったので、 Rust製のHuggingface TokenizerをC++から呼び出せるようにしました。 初めに 「応答」の応の文字には２つのIDが振られている。 model_name = "bigscience/bloomz-

LlamaをAlpacaデータセットを使いLoRaでfine tuneしたものが良い感じだったので、Bloomを日本語で学習させてみようと思う。 https://github.com/tloen/alpaca-lora とりあえず動かすまででしっかりfine tuneしきってないので注意 huggi

LlamaIndexを動かしていきます。最近名前がGPTIndexから変わったみたい。 LlamaIndexとは、LLMのPromptの作成などを外部のデータソースと連携して行えるようにしたツールキット。 https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/guid

Hugoでコードブロックを使うときは、GitHubからの引用し、その下に参照元のURLを貼り付けることが多い。 コードブロックの下にそのままURLが表示されるの若干見づらかったので、コードブロックとセットでいい感じに表示したい。 HugoにMarkdown Render Hooksにcodebloc

くそでかlarge language modelsは一般人の持ってるPCだと動かすこともできない。 FlexGenでは、そんなLLMを限られたリソースで実行できるようにしてくれる。 https://github.com/FMInference/FlexGen 日本語が喋れるモデルでも動かせるように色