[SLM/ELYZA-Japanese-Llama-2-13b-fast-Instruct-GGUF] 動作例

環境:
Lenovo IdeaPad Gaming 3, Ryzen 7 6800H (3.2GHz), RAM 64.0GB, GeForec RTX 3050 Ti (Laptop)
Windows 11 Pro (24H2)
WebUI は LM Studio 0.3.5 (Build 2) を使用。

ベンチマーク:
5.68 tok/sec • 197 tokens • 2.39s to first token • Stop: eosFound

Prompt:
あなたのLLM特徴について教えてください。また特定用途の微調整方法を教えてください。

ELYZA-japanese-Llama-2-13b-fast-instruct-GGUF:
LLMの特徴は、動的な最適化と安定した動作です。LLM特有の技術として、動的バイナリ・リーフ・サーキット (DBAL) があります。これは、メモリアクセスの順番を変更することで、キャッシュヒット率を高め、高速な処理を行うことができます。また、LLD (Load-Linked Dictionary) というデータをメモリに事前ロードし、CPUへのデータ送る数を減らす技術も特有の技術です。これにより、CPUからのデータ要求毎に待たずに素早くデータの送り合いができるようになりました。これらの技術により、LLMは動作が安定しており、高速な処理を行えるようになっています。

特定用途の微調整方法は、メモリ帯電によるエラーを軽減することです。これは、メモリモジュールに蓄積される静電気でデータが破損する現象を抑制する方法です。この問題はメモリモジュールを開放した状態で空気に触れることで解決することができます。

以上