Llama2は、Meta AIによって開発されたオープンソースの大規模言語モデルです。対話システムや自然言語生成などで優れた性能を発揮しています。
しかし、Llama2を使うには、Metaに申請したり、Hugging Faceに登録したりする必要があります。また、Llama2はパラメータ数が多く、高性能なマシンが必要です。
そこで、この記事では、Llama2の始め方と特徴について解説します。
Llama2とは
Llama2は、Meta AIによって開発されたオープンソースの大規模言語モデルです。7億から70億のトークンの事前学習済みモデルを備え、長距離依存関係の取得などの能力を持ちます。
また、MetaとMicrosoftが提携して商用利用と研究の両方を目的とした次世代の大規模言語モデルです。Llama2は、公開されているオンラインデータソースで事前トレーニングされました。
Llama2の特徴
Llama2は、パラメータ数が7B、13B、70Bの3つのモデルがあります。
これらのモデルは、対話システムや自然言語生成などで優れた性能を発揮しています。例えば、Llama2-Chat 70Bモデルは、ChatGPTよりも36%の確率で正しい応答をしており、GoogleのPaLM-bisonに対しては大幅に上回る結果となりました。
また、Llama2は無料で商用利用が可能ですが、ChatGPTは商用利用にはライセンス料が必要です。
Llama2とChatGPTの比較
Llama2とChatGPTは、どちらも大規模な言語モデルで、自然言語を用いた人間との会話を目的としています。
Llama2はMetaによって開発され、ChatGPTはOpenAIによって開発されました。
Llama2-Chat 70Bモデルは、ChatGPTよりも36%の確率で正しい応答をしており、性能が優れていることがわかります。
Llama2とGoogleのPaLM-bisonの比較
Llama2とGoogleのPaLM-bisonも、大規模な言語モデルであります。PaLM-bisonは、Googleが開発した対話システム向けの言語モデルです。
PaLM-bisonはパラメータ数が約10億であります。Llama2-Chat 70Bモデルは、PaLM-bisonに対しても優れた性能を発揮しております。
Llama2-Chat bot
Llama2-Chat botは、Llama2のファインチューニングされたバージョンであります。Llama2-Chatは、自然言語を用いた人間との会話を目的としています。
Llama2-Chat botは、https://llama2.ai/から利用する事ができます
ですが、現在は申請者が殺到したためか一時利用中止になっています。
Llama2の始め方
Llama2を使用するには、pipでインストールすることができます。ただし、torchなどは自分で入れる必要があります。
また、Metaに申請する必要があります。Hugging Face経由でも簡単にモデルを使えるそうですが、Hugging Faceに登録する際には、Metaに申請したものと同じアドレスである必要があります。
Metaの公式ページにアクセスし、画面に氏名など情報入力するとダウンロードできます。
Llama2 – Meta AI : https://ai.meta.com/llama/
pipでインストールする
pipでインストールするには、以下のコマンドを実行します。
pip install llama2
PIPとは、Pythonで開発されたパッケージを管理するためのパッケージ管理システムの一つです。Pythonに標準で含まれるため広く普及しています。
PIPは、Pip Installs Packages（またはPython）の略で、ピップと読みます。
PIPを使うことで、Pythonに公式に登録されたパッケージのインストールやアンインストール、アップグレードなどが簡単にできます。PIPはコマンドラインから操作します。
例えば、pip install numpyというコマンドで、numpyというパッケージをインストールすることができます。
Metaに申請する
Metaに申請するには、Metaのウェブサイトにアクセスして、Llama2のアクセスリクエストフォームに必要事項を記入して送信することができます。
申請には1-2日ほどかかるようです。
Hugging Faceで利用する
Hugging Faceで利用するには、Hugging Faceに登録して、Metaに申請したものと同じアドレスである必要があります。
Hugging Faceでは、Llama2のモデルやチュートリアルを簡単に見ることができます。
Hugging Faceとは、自然言語処理（NLP）で最も難しいとされる対話に注目して生まれた、文章からの情報摘出を強みとするオープンソースのプラットフォームです。
Hugging Faceは、機械学習アプリケーションを作成するためのツールを開発しているアメリカの企業でもあります。
Hugging Faceは、Transformersという自然言語処理モデルを簡単に利用できるようにするライブラリや、Datasetsという大規模なデータセットの処理と操作を効率的に行うためのライブラリなど、AIコミュニティの協力と共有を促進するための様々なツールを提供しています。
Hugging Faceは、AI技術の研究と開発に広く使用されており、AIの開発者や研究者がモデルを共有し、利用するための主要な場所となっています。
Llama2の使い方
Llama2の使い方は、以下のようなチュートリアルがあります。
例えば、Amazon SageMaker JumpStartでLlama2を動かす方法や、Paperspace GradientでLlama2のデモチュートリアルを見る方法などです。
Amazon SageMaker JumpStartでLlama2を動かす
Amazon SageMaker JumpStartでは、Llama2を使って自然言語生成や対話システムを作ることができます。Amazon SageMaker JumpStartでは、Llama2のモデルやコードを簡単に利用することができます。
Amazon SageMaker JumpStartとは、機械学習プロジェクトを始めるのに役立つ、事前トレーニング済みのモデルやソリューションテンプレート、サンプルノートブックなどのリソースを提供する機能です。
Amazon SageMaker JumpStartは、Amazon SageMaker Studioの一部として利用できます。Amazon SageMaker JumpStartを使うと、ワンクリックで機械学習モデルをトレーニングやデプロイできるほか、自分で作成したモデルやノートブックを組織内で共有できます。
Amazon SageMaker JumpStartは、TensorFlow Hub、PyTorch Hub、HuggingFaceなどのモデルハブから提供される事前トレーニング済みのモデルや、画像分類、テキスト生成、金融取引詐欺の検出などの一般的なユースケースに対応するソリューションテンプレートを数多く含んでいます。
Llama2の注意点
Llama2は、パラメータ数が多く、高性能なマシンが必要です。
また、Llama2はオープンソースですが、商用利用にはMetaの許可が必要です。
さらに、Llama2はまだ開発中であり、バグや不具合がある可能性があります。そのため、Llama2を使う際には注意が必要です。
まとめ・おわりに
この記事では、Llama2の始め方と特徴について解説しました。
Llama2は、Meta AIによって開発されたオープンソースの大規模言語モデルです。対話システムや自然言語生成などで優れた性能を発揮しています。
しかし、Llama2を使うには、Metaに申請したり、Hugging Faceに登録したりする必要があります。また、Llama2はパラメータ数が多く、高性能なマシンが必要です。
そこで、この記事では、pipでインストールする方法や、Amazon SageMaker JumpStartで利用する方法などを紹介しました。
Llama2はまだ開発中ですが、今後も注目される言語モデルです。
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