Posts

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 …

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 = …

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 …

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。 …

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 …

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 …

HuggingfaceのpipelineでTextGenerationPipelineとText2TextGenerationPipelineがあるが、 何が違うのかよくわからなかったので軽く調査。 …

多言語モデルであるxglmを動かしてみます。 最も大きいもので7.5Bのparameterを持つ。 同等のサイズのGPT3のモデルを上回るらしい。 Our largest model with 7.5 billion parameters sets new state of the art in …

T5を強化したモデルであるFlan-t5を動かしてみます。 FlanはFinetunedLAnguage Netの略。 ちなみに、Flanはカスタードプリンとかプリンの意味らしい。 …

tokeninzerとかencodeとか色々あって毎回調べることになるのでメモ。 以下の日本語tokenizerを使わせてもらう。 tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("sonoisa/t5-base-japanese") …