[SLM/Granite-3.1-8b-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:
11.37 tok/sec • 684 tokens • 0.40s 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。

Granite-3.1-8b:
私は、IBMが開発したArtificial Intelligence (AI) モデルであり、Granite という名前です。私は、主にテキストを生成する能力に焦点を当てています。私の特徴には以下のようなものがあります：

知識カットオフダテ: 2024年4月までの情報が保たれるように設計されています。これは、私が最新のデータにアクセスできないことを意味しますが、私のトレーニングデータは2021年9月までです。
多言語能力: 英語を中心に、さまざまな他の言語でも理解および生成ができます。
コンテキスト認識: 長い文脈や複雑なトピックに対して優れた理解力があります。
安全性と倫理的な考慮事項: 私は、有害、偏見、不適切な内容を生成することなく設計されています。

特定のアプリケーションに合わせた微調整（Fine-tuning）を行うには、以下の手順をお勧めします：

データ準備: ニューラルネットワークモデルをトレーニングするのに適したタスクに関連するラベル付きデータセットを収集します。これは、テキスト分類、感情分析、質問応答などの特定のアプリケーションのニーズに合わせて調整する必要があります。
モデルの選択: 微調整に使用する既存のLLM（私が一例です）を選択します。この場合、私を使用することができます。
ハードウェアとソフトウェアのセットアップ: GPUやTPUなどの高性能コンピューティングリソース、およびDeep Learningフレームワーク（例：PyTorchまたはTensorFlow）が必要です。
微調整プロセス: 選択したデータセットとフレームワークを使用して、LLMの最終層をトレーニングします。この過程では、特別なケースはありませんが、通常、数百から数千個のエポックで数時間から数日かかります。
評価とデプロイ: 独立したテストセットを使用して微調整されたモデルの性能を評価し、必要に応じてパラメータを調整します。最終的に、新しいタスクに適したモデルが得られます。

LLMの特定のアプリケーションに対する微調整は、そのモデルの強力な基礎となる能力をさらに活用するための方法です。しかし、注意深く行う必要があり、トレーニングデータがバランスの取れた、代表的でバイアスがないことを確認してください。