【勉強メモ】ベスト・オープンソースLLM - LangChainのFalcon 40Bチャットボット BEST Open Source LLM — Falcon 40B Chatbot in LangChain
BEST Open Source LLM — Falcon 40B Chatbot in LangChain（GPTにて要約）
https://github.com/pinecone-io/examples/blob/master/generation/llm-field-guide/falcon-40b/falcon-40b-chatbot.ipynb
00:00 Falcon 40B Instruct LLM
このモデルの紹介。最も優れたオープンソースの大規模言語モデルであることの紹介。
40Bモデルのパフォーマンスについての詳細。
モデルの初期化とGPU上での動作についての説明。
01:48 Falcon 40B in Python
Falcon 40Bをチャットボットとして使用する方法についての説明。
モデルの初期化とquantization（量子化）についての説明。
07:04 Falcon 40B Chatbot in LangChain
Falcon 40BをLangChainでチャットボットとして実装する方法についての説明。
カスタムのoutput parser（出力解析器）の作成と利用方法についての説明。
09:31 Handling Output with Output Parsers
Output parser（出力解析器）の役割と使い方についての説明。
13:31 Falcon 40B as Chatbot and Code Generation
Falcon 40Bをチャットボットとして使用し、コード生成を行う方法についての説明。
Pythonのコード生成に関するデモンストレーション。
15
:45 Refactoring Code with Falcon 40B and GPT 3.5
Falcon 40BとGPT 3.5を使用してコードのリファクタリングを行う方法についての説明。
GPT 3.5との比較を通じたリファクタリングの結果の比較。
19:14 Falcon 40B as an Agent
Falcon 40Bをエージェントとして使用する方法についての説明。
エージェントとしての制限や問題点についての説明。
21:34 Final Thoughts
今回のモデルの利点と限界についてのまとめ。
チャットボットとしての利用においての有望な可能性と展望。
上記の情報をもとに、各見出しに関連する文章の概要と内容が分かるようになっています。
トランスクリプトの冒頭では、Falcon 40bが現在世界で最も性能の優れたオープンソースの大規模言語モデルであることが述べられています。このモデルは、最も小さなハードウェア上で動作する方法に焦点を当てて使用されます。GPU上で動作させるために、量子化（quantization）を使用してモデルを圧縮します。また、このモデルをチャットボットとして実装する方法についても説明されます。
Falcon 40bは、Hugging FaceのOpen LLM Leaderboardによれば、現在のところ最も性能の優れたオープンソースモデルであり、65億パラメータのモデルよりもさらに性能が向上しています。このモデルは、Falcon 40b Instructと呼ばれるもので、指示に従うように微調整されています。モデルはUAEのtii研究所によって訓練され、その性能については詳細が不明ですが、オープンソースとして使用することができます。
このモデルを使用する方法について説明が続きます。まず、チャットボットとしてモデルを使用する場合のセットアップ方法が紹介されます。Hugging Face Transformersライブラリを使用してモデルを初期化し、量子化設定を行い、モデルをGPU上にロードします。さらに、Lang trainライブラリを使用してモデルをチャットボットや会話エージェントとして実装する方法も説明されます。
量子化設定では、モデルの重みを整数値に変換することでモデルのサイズを小さくします。通常は32ビットの浮動小数点数を使用しているのに対し、4ビットの整数値を使用します。ただし、すべてのパラメータを量子化するのではなく、一部のパラメータを選択的に量子化することで、ほぼ同等の性能を維持しながらモデルのサイズを小さくしています。
また、GPUの利用可否を確認し、モデルを適切なデバイス（CUDAデバイス）に移動させるために、device_map_autoというパラメータも使用されます。
その後、トークナイザーの読み込みや停止基準の設定などが行われ、テキスト生成のためのモデルが初期化されます。初期化が完了すると、チャットボットとしてモデルを使用することができます。
さらに、Lang chainを使用してモデルをチャットボットや会話エージェントとして実装する方法も説明されます。LM chainを使用することで、ユーザーとチャットボットの前回の対話を記録することができます。また、出力の整形には出力パーサーが使用され、出力の前処理が行われます。
さらに、コードのリファクタリングやPythonスクリプトの作成など、さまざまなタスクにおいてFalcon 40bがどのように動作するかを検証します。チャットボットや会話エージェントとしての性能やコードの改善、予測結果の検証などが行われます。
ただし、会話エージェントとしての利用には若干の課題があり、パフォーマンスが安定しない場合もあるようです。しかし、チャットボットとしてはかなり良好な結果を示しています。
Falcon 40Bは現在、オープンソースのLarge Language Model (LLM)として世界で最も優れたパフォーマンスを発揮しています。このビデオでは、チャットボットと会話エージェントを作成するために、Hugging Face TransformersとLangChainでこのモデルを使用する方法を探ります。
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00:00 ファルコン40BがLLMを教える
01:48 Pythonにおけるファルコン40B
07:04 LangChainにおけるファルコン40Bチャットボット
09:31 出力パーサーで出力を扱う
13:31 チャットボットとしてのファルコン40Bとコード生成
15:45 Falcon 40BとGPT 3.5によるコードのリファクタリング
19:14 エージェントとしてのファルコン40B
21:34 最後に
#人工知能 #nlp #ラングチェーン #オープンソース
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