[SLM/OPen_GPT4_8x7B_v0.2-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:
4.33 tok/sec • 682 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。

Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF:
私は一般的に言語モデルとして分類される、人工知能の技術です。学習済みの大量のテキストから情報を抽出し、それを用いて新しい入力文章や問い合わせに対して適切な回答やアクションを生成することができます。私は自然言語処理技術の一部と考えられ、主に会話型のAIやチャットボットで使われています。

私について特定の用途において微調整を行う方法は、以下のようなことが考えられます:

1. ファインチューニング: 既存のモデルをさらに学習させることで、特定の用途に最適化することができます。これは、新しいデータセットを使ってモデルをさらに学習させることを意味します。
2. 特定のドメインの専門用語や用語集を追加: あなたが対象とする用途に特別な用語や用語集がある場合、これらをモデルに学習させることが重要です。
3. コンテキストの考慮: あなたのモデルに対して、使われる言葉や文法の特定のコンテキストを教えることができます。これにより、モデルはより適切な回答を生成することが期待されます。
4. モデルの学習方法や学習係数を調整: あなたが使用している学習アルゴリズムや学習率を調整することで、モデルの学習方法を変更することができます。
5. エンコーダ・デコーダの分離: 入力と出力の間に複雑な関係がある場合、エンコーダとデコーダを分離し、それぞれを個別に学習させることが考えられます。

これらの方法を組み合わせることで、あなたのモデルを特定の用途に最適化することができます。

以上