OpenLLaMA：Meta's LLaMAのオープンソース代替品
OpenLLaMAに関する究極のガイドへようこそ。この言語モデルは、研究および商業分野の両方で注目を集めています。プロンプトエンジニア、開発者、または単なるテック愛好家の方々にとって、このガイドはOpenLLaMAについて知っておく必要があるすべての情報を一つにまとめたものとなっています。
本稿ではOpenLLaMAの定義、仕組み、およびLLaMAとの比較について詳しく説明します。また、OpenLLaMAの使用を始めるための実践的なチュートリアルと例も提供します。さあ、さっそく見ていきましょう！
OpenLLaMAとは？
定義：OpenLLaMAは、OpenLM Researchによって開発されたオープンソースの言語モデルです。LLaMAに代わる柔軟で非ゲートな代替品となるよう設計されており、研究や商業アプリケーションに対応しています。
OpenLLaMAは自然言語処理（NLP）の分野でのゲームチェンジャーとなっています。従来の言語モデルと比べて利用方法に制限がなく、非常に柔軟なモデルです。以下にその理由をご紹介します。
- オープンソース：コードベースが自由にアクセス可能であり、必要に応じてモデルを調整や微調整することができます。
- 複数のバージョン：3B、7B、13Bのパラメータモデルなど、さまざまなサイズのOpenLLaMAが存在し、プロジェクトに合ったモデルを選択できます。
- 商業および研究アプリケーション：NLPの可能性を広げたい研究者や高度な言語機能を製品に統合したいビジネスにとって、OpenLLaMAは適した選択肢です。
OpenLLaMAの仕組み
OpenLLaMAは、GPT-3などの大規模言語モデルと同様に、プロンプトベースのメカニズムで動作します。しかし、異なる点は、細かいチューニングが可能な点です。テキストの要約、翻訳、コード生成など、特定のタスクを実行するためにモデルをカスタマイズすることができます。OpenLLaMAの細かいチューニング方法について、以下にステップバイステップで説明します。
- ベースモデルの選択：プロジェクトに適したベースモデルのサイズを選択します。選択肢は、3B、7B、13Bのパラメータモデルです。
- データセットの準備：細かいチューニングに使用するデータを収集します。データは、クリーンで、構造化され、タスクに関連するものであることを確認してください。
- 細かいチューニング：OpenLLaMA APIを使用して、データセットをアップロードし、細かいチューニングプロセスを開始します。タスクのタイプやその他のパラメータを指定する必要があります。
- テストと検証：細かいチューニングが完了したら、別のデータセットでモデルをテストし、パフォーマンスを検証します。
OpenLLaMAのアーキテクチャ
OpenLLaMAは、LLaMAと同様に、トランスフォーマーデコーダーアーキテクチャを採用しています。しかし、OpenLLaMAは特定の改善を実装しています。
- レイヤーのプリノーマライゼーション：各アテンションブロックの入力では、平均二乗根正規化（RMSNorm）を使用して安定性を確保しています。
- MLPアクティベーション：OpenLLaMAはシグモイド線形ユニット（SiLU）のアクティベーション関数を使用していますが、LLaMAはスイッシュゲート付き線形ユニット（SwiGLU）を選択しています。この違いにより、OpenLLaMAモデルは収束が速くなります。
- 回転埋め込み：両モデルとも絶対位置埋め込みではなく回転埋め込みを使用しており、より長いコンテキスト長と高品質な結果を実現しています。
OpenLLaMAのトレーニングデータセット
OpenLLaMAの2つ目のバージョンモデルは、以下のデータセットでトレーニングされています。
- Falcon RefinedWeb：Common Crawlウェブデータセットの加工済みバージョンで、数十億のウェブページが含まれています。
- StarCoder：GitHubから抽出されたプログラミングコードの包括的なデータセットです。
- RedPajama：モデルはRedPajamaコレクションの特定のサブセット（Wikipedia、arXiv、書籍、StackExchange）を使用しますが、1つ目のバージョンではRedPajamaコレクション全体を使用していました。
OpenLLaMAのバージョンとモデルの違い
2023年8月時点で、OpenLLaMAは以下の5つのモデルをリリースしています：
- 3Bおよび7Bのパラメータモデル（1つ目のバージョン）
- 3B、7B、および13Bのパラメータモデル（2つ目のバージョン）
両バージョン間の違い：
- トークン化の精度：2つ目のバージョンでは、複数の空白をマージしない改善されたトークン化が行われており、コード生成のパフォーマンスが向上しています。
- トレーニングデータセットの強化：2つ目のバージョンでは、パフォーマンスの向上のためにトレーニングデータセット内のコンテンツの比率が調整されています。
LLaMA vs. OpenLLaMA、違いは何ですか？
LLaMA vs. OpenLLaMA：ベンチマークの比較
| モデル | バージョン | パラメータ | モデルサイズ | 最大プロンプトトークン | レイヤー | アテンションヘッド |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenLLaMA 7Bv2 | 2つ目 | 70億 | 13.5 GB | 2048 | 32 | 32 |
| OpenLLaMA 3Bv2 | 2つ目 | 30億 | 6.9 GB | 2048 | 26 | 32 |
| OpenLLaMA 13B | 1つ目 | 130億 | 27 GB | 2048 | 60 | 40 |
| OpenLLaMA 7B | 1つ目 | 70億 | 13.5 GB | 2048 | 32 | 32 |
| OpenLLaMA 3B | 1つ目 | 30億 | 6.9 GB | 2048 | 26 | 32 |
LLaMA vs. OpenLLaMA：製品の特徴の比較
LLaMA：
- 開発者：Meta AI。
- 目的：もともと研究者と非商用のユースケース向けに設計されました。
- パフォーマンス：いくつかのベンチマークにおいてGPT-3を上回りました。
- 制限事項：商用利用に制限があるリサーチャーにのみアクセスが許可されています。
- 初リリース：2023年2月24日。
- 参考：Meta AI Blog (opens in a new tab)
- さらに読む: ArXiv Paper (opens in a new tab)
OpenLLaMA:
- 開発者: OpenLM Research.
- 目的: LLaMAの非ゲーテッドな代替品であり、研究および商業目的の両方に使用できます。
- 利用可能性: 2023年6月現在、3B、7B、13Bのパラメータを持つモデルが利用可能です。
- 初版リリース: 2023年04月28日。
- 参照: GitHub リポジトリ (opens in a new tab)
- さらに読む: Hacker News Discussion (opens in a new tab)
| 機能 | LLaMA | OpenLLaMA |
|---|---|---|
| モデルに指示する | ✅ | ✅ |
| コードの能力 | ✅ | ✅ |
| ファインチューニング | ✅ | ✅ |
| オープンソース | ❌ | ✅ |
| ライセンス | 非商業的 | Apache 2.0 |
| モデルのサイズ | 7B、13B、33B、65B | 3B、7B、13B |
OpenLLaMA での始め方
OpenLLaMA を扱うことに決めましたね。素晴らしい選択です！では、どこから始めればいいのでしょうか？幸いなことに、OpenLLaMA は非常に使いやすく、言語モデルに長けた経験がない人でも簡単に利用できます。以下に、手順を詳しく説明します。
開発環境のセットアップ
OpenLLaMA を使うには、まず開発環境をセットアップする必要があります。以下の手順に従ってセットアップしてください。
- Python のインストール: Python 3.x がインストールされていることを確認してください。もしインストールされていなければ、公式 Python ウェブサイト (opens in a new tab) からダウンロードしてインストールできます。
- Pip のインストール: Pip は Python のパッケージインストーラです。OpenLLaMA の依存関係をインストールするために必要です。
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py python get-pip.py - OpenLLaMA パッケージのインストール: pip を使って OpenLLaMA パッケージをインストールします。
pip install openllama
OpenLLaMA のファインチューニング: 実際の例
例えば、OpenLLaMA をテキストの要約にファインチューニングしたいとします。以下のコードスニペットは、それを実現する方法を示しています。
from openllama import OpenLLaMA, FineTuner
# OpenLLaMA を初期化
model = OpenLLaMA(model_size="3B")
# データセットの準備
train_data = "path/to/train_data.csv"
val_data = "path/to/val_data.csv"
# FineTuner を初期化
fine_tuner = FineTuner(task="text_summarization")
# モデルのファインチューニング
model.fine_tune(fine_tuner, train_data, val_data)この例では、必要なモジュールをまずインポートし、OpenLLaMA モデルを3Bのパラメータサイズで初期化します。次に、トレーニングとバリデーションのデータセットへのパスを指定します。最後に、テキストの要約のための FineTuner クラスを初期化し、モデルのファインチューニングを行います。
ファインチューニングしたモデルのテスト
ファインチューニング後、モデルが期待通りに動作するかを確認するために、テストを行うことは非常に重要です。以下にその方法を示します。
from openllama import OpenLLaMA
# ファインチューニングしたモデルを読み込む
model = OpenLLaMA.load_model("path/to/fine_tuned_model")
# テストデータ
test_data = [
"This is a long article that needs to be summarized.",
"Another lengthy article for summarization."
]
# 要約を生成する
summaries = model.generate_summary(test_data)
# 要約を表示する
for i, summary in enumerate(summaries):
print(f"Summary {i+1}: {summary}")このコードスニペットでは、ファインチューニングしたモデルを読み込んで、2つのテスト記事の要約を生成します。generate_summary メソッドがヘビーリフティングを処理し、入力テキストの簡潔な要約を提供します。
OpenLLaMA バージョンの探索
OpenLLaMA は複数のバージョンで利用できます。各バージョンには独自のパラメータと機能があります。最も一般的に使用されるバージョンは、3B V2 と 7B V2 です。どちらも Hugging Face プラットフォームからアクセスできます。
OpenLLaMA 3B V2
3B V2 バージョンは、30億のパラメータを持つ軽量なモデルです。応答速度を重視するが、正確性には多少妥協できるプロジェクトに最適です。次のコードを使用して、Hugging Face で利用できます。
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openlm-research/open_llama_3b_v2")OpenLLaMA 7B V2
7B V2 バージョンは、70億のパラメータを持つより堅牢なモデルです。高い精度が要求され、若干の推論時間の増加を許容できるプロジェクトに適しています。Hugging Face へのアクセス方法は以下の通りです。
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openlm-research/open_llama_7b_v2")それぞれのバージョンには利点と欠点がありますので、自分のプロジェクトの要件に最適なものを選んでください。
結論: OpenLLaMA がおすすめの言語モデルの理由
この包括的なガイドの最後までたどり着きました。もう、OpenLLaMA の概要、動作方法、および開始方法について十分に理解しているはずです。OpenLLaMA は使い勝手の良さ、使いやすさ、および対応可能なアプリケーションの幅広さによって注目されています。経験豊富な開発者や初心者のプロンプトエンジニアに関わらず、OpenLLaMA は特定のニーズに対応できる豊富な機能セットを提供します。
複数のバージョンとファインチューニング機能を備えた OpenLLaMA は、できるだけ使いやすいように設計されています。オープンソースの性質により、ライセンスの制約に縛られることなくモデルを自由に使用することができます。パワーと柔軟性の組み合わせが、OpenLLaMA を言語モデルに関連するプロジェクトにおいて魅力的な選択肢として位置づけています。
FAQ: OpenLLaMA について知っておくべきこと
OpenLLaMA と LLaMA の違いは何ですか？
主な違いは、使用制限とライセンスです。LLaMAは研究者向けであり、商業利用に制限があります。一方、OpenLLaMAはオープンソースであり、研究と商業アプリケーションの両方に使用することができます。さらに、OpenLLaMAはファインチューニングとタスクに特化した適応の観点で柔軟性があります。
OpenLLaMAはどのような言語をサポートしていますか？
OpenLLaMAは、複数の言語でテキストの理解と生成が可能なマルチリンガルモデルとして設計されています。サポートされる言語の正確なリストは常に更新されていますが、一般的には英語、スペイン語、フランス語、中国語などの主要な言語が含まれます。
OpenLLaMAのサイズはどれくらいですか？
OpenLLaMAは異なるニーズに対応するためにさまざまなサイズで提供されています。最も一般的に使用されるバージョンは、3B、7B、13Bパラメータモデルです。"B"は10億を表し、各モデルのパラメータの数を示しています。モデルが大きいほど、より多くの計算能力を必要としますが、同時により正確性も高くなります。
OpenLLaMAは指示に合わせて調整できますか？
はい、OpenLLaMAは指示に沿ってモデルをファインチューニングできるように設計されています。これにより、テキストの要約、翻訳、または質問応答など、さまざまなタスクに非常に適応性のあるモデルになります。
