alpaca-lora: 手作りの大規模言語モデルの実験

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大規模言語モデル (LLM) はソフトウェア開発に革命をもたらし、LangChain やセマンティック カーネルなどのツールとのユーザー インタラクションを強化しています。これらは、コンテンツ作成のさまざまな段階を支援し、複雑なプロセスを合理化します。しかし、LLM プロバイダーへの依存、コンテンツ検閲、カスタマイズ オプションに関する懸念により、オープンソースの代替手段の模索が行われています。この記事では、独自の LLM、alpaca-lora をトレーニングするための微調整方法を検討し、特に V100 GPU などのハードウェアで微調整を成功させるためのプロセス、課題、潜在的な解決策についての洞察を提供します。目標は、即時の繰り返しを避けながら、一貫性があり文脈に関連した応答を生成する LLM を作成することです。