[SLM/Gemma-2-27b-it-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:
2.51 tok/sec • 393 tokens • 3.85s 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。

Gemma-2-27b:
私はGemmaというオープンウェイトの大規模言語モデルです。Google DeepMindによってトレーニングされました。

私の主な特徴は以下のとおりです:

• オープンソース: 私の重みは誰でもアクセス可能で、研究や商用目的で使用できます。
• テキスト生成: 小説、詩、記事、要約など、さまざまな種類のクリエイティブなコンテンツを生成できます。
• 言語理解: テキストを理解し、質問に答える、要約を作成する、感情を分析するなどのタスクを実行できます。
• 多言語対応: 英語以外にも複数の言語に対応しています。

特定用途への微調整方法:

私の能力を特定のタスクに最適化するには、微調整と呼ばれるプロセスを使用します。これは、私のような事前トレーニング済みモデルを、特定のデータセットでさらにトレーニングすることです。

微調整の手順は以下のとおりです:

1. データセットの準備: あなたのタスクに関連するテキストデータを収集し、適切な形式に準備します。
2. モデルのロード: 私の重み (オープンソースで入手可能) をロードします。
3. 微調整の実行: 準備したデータセットを使用して、私をさらにトレーニングします。このプロセスでは、学習率などのハイパーパラメータを調整する必要があります。
4. 評価: 微調整されたモデルのパフォーマンスを評価し、必要に応じて手順 3 を繰り返して改善します。

微調整のためのツールとライブラリ:

• Hugging Face Transformers: モデルのロード、微調整、評価に役立つ人気のあるオープンソースライブラリです。
• TensorFlow: Googleが開発した機械学習フレームワークです。
• PyTorch: Facebookが開発したもう1つの強力な機械学習フレームワークです。

注意: 微調整には、計算リソースと専門知識が必要です。

以上