【勉強メモ】NEW ORCA-Mini 🐳：ローカルで実行できるオープンソースLLMの詳細なサマリー　NEW ORCA-Mini 🐳 Open-Sourced LLM that You can RUN Locally

だいち


NEW ORCA-Mini 🐳 Open-Sourced LLM that You can RUN Locally（GPTにて要約）

概要

Orca-Miniは、Orcaプロジェクトに基づいて作成されたオープンソースのLLM（Language Model）であり、ローカル環境で実行することができます。

ハイライト

  • 🐳 Orca-Miniは、Orcaプロジェクトの手法を使用して作成されたオープンソースのLLMです。

  • Orca-Miniは、3つの異なるサイズのモデル（3B、7B、13B）が提供されています。

  • Orca-Miniは、Jupyter NotebookやUber Googleテキスト生成Web UIを使用して実行することができます。

ハイライト Orca-Miniは、Orcaプロジェクトに基づいて作成されたオープンソースのLLMで、異なるサイズのモデルが提供されています。Jupyter NotebookやUber Googleテキスト生成Web UIを使用して実行することができます。

Orca-Miniは、GPT-4に近づけることができることが示された新しいオープンソースのLLMモデルで、ノートブックやUberのテキスト生成Web UIで動作することができる。また、このモデルはシステム留守メッセージを使用することで、より適切な結果を得られる。

Detailed Summary for NEW ORCA-Mini 🐳 Open-Sourced LLM that You can RUN Locally by Monica

00:00 Orca Miniは新しいモデルで、Orcaペーパーで紹介されたデータセット作成手法を使用し、3つの異なるサイズのモデルが作成された。

  • オルカペーパーで紹介された16のシステムメッセージのうち15を使用して、既存のオープンソースデータセットに基づいた新しいデータセットが作成された。

  • 3つの異なるOpen Llamaモデルが作成され、このビデオではそのうち7 billionパラメータモデルを紹介。

  • データセットは、訪問LMデータセット、パックIデータセット、およびDolly V2データセットの3つの異なるデータセットから構成され、最適化されたトレーニングが実施された。

02:42 ORCA-Miniのモデルを使用するために、lamba tokenizerを設定する必要があります。モデルIDまたはモデルパスを提供し、テキスト生成関数を使用して応答を取得します。

  • モデルIDとtokenizerを設定する必要がある

  • generate textというヘルパー関数を使用することができる

  • 入力をtokenizerでエンコードしてから、パラメータを設定してモデルを実行する

  • OpenAIのCEOにgpt4をオープンソース化するように依頼するプロンプトを使用して、モデルが応答を生成する

05:24 オープンAIは、より広範なAIコミュニティからの協力とイノベーションを促進し、GPD4が責任ある倫理的な方法で開発および使用されることを確保することができる。

  • このノートブックでは、数学の問題を解くことができ、Orcaのペーパーからのシステムメッセージを使用して、テキスト生成ウェブUIで実行する方法を説明している。

  • モデルIDを貼り付けて、モデルをダウンロードし、適切なシステムメッセージを選択する必要がある。

  • このセクションでは、ホモフォンの正しい使用法を説明するように求められ、ホモフォンの定義から始まり、2つの例文を提供する。

08:07 小さなモデルに感動。オリジナルのスーパーヒーローのアイデアを生成、キーボードのキー、文章の要約など、様々なタスクに対応可能。

  • Phoenixは、時間を操作する能力を持つヒーローで、弱点は自分自身である。

  • キーボードは、鍵を開けることはできないが、文字や数字に対応している。

  • テキストの要約も可能で、プログラミングタスクにも対応できる。

10:49 HTMLコードを使用して、単一のボタンを持つシンプルなウェブページを作成し、ボタンが押されたらウェブページの背景色をランダムな色に変更する。

  • ボタンをクリックすると、背景色が変更される。

  • ボタンをクリックすると、ランダムなジョークが表示される。

  • プロンプトを明確にする必要がある。




In this video we are going to look at the all new Orca-mini Open-Sourced LLM that is trained on a dataset that was created following the original Orca dataset creation instructions.

I will show you how to run this locally both using Jupyter Notebook & the Obabooga Text generation WebUI.


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NEW ORCA-Mini 🐳 Open-Sourced LLM that You can RUN Locallyより


以下が個人的なメモ

タイトル: "ローカルで実行可能なオープンソースLLM、Orca-Miniのビジネスアイディア"

  1. カスタムAIアシスタントサービスの提供

    • Orca-Miniは強力なテキスト生成機能を備えており、特定の業界や個人のニーズに合わせたカスタムAIアシスタントを開発することができます。

    • 例えば、法律事務所向けに法的アドバイスや契約書の作成支援を行うAIアシスタントを提供することができます。

    • ユーザーはローカル環境でOrca-Miniを実行し、顧客の要件に基づいたカスタマイズされた応答を生成することが可能です。

  2. クリエイティブコンテンツ生成ツールの開発

    • Orca-Miniのテキスト生成機能を活用して、文章の要約やキーワードの抽出、ストーリーラインの提案など、クリエイティブなコンテンツ生成に役立つツールを開発することができます。

    • ブロガーやコンテンツマーケター向けに、Orca-Miniを利用した自動記事生成ツールやキャッチコピー作成支援ツールを提供することができます。

    • ユーザーはOrca-Miniをローカルで実行し、高品質なコンテンツの作成に役立つ自動生成機能を利用することができます。

  3. バーチャルトレーニングおよび教育プラットフォームの構築

    • Orca-Miniの強力なテキスト生成機能を活用して、バーチャルトレーニングや教育プラットフォームを構築することができます。

    • 例えば、プログラミング学習プラットフォームにOrca-Miniを組み込み、学習者が質問を投げると適切な回答を生成するAIチューターを提供することができます。

    • ローカル環境でOrca-Miniを実行することで、リアルタイムでの応答や高度な知識ベースの構築が可能となります。

これらのアイディアは、Orca-Miniの高度なテキスト生成機能を活用し、様々な業界やニーズに応じたカスタマイズされたソリューションを提供するものです。Orca-Miniのローカル実行により、セキュリティとプライバシーの面でも信頼性の高いサービスを提供することができます。

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