「Google Colab」で「Rinna-3.6B」のLoRAファインチューニングを試したのでまとめました。 【注意】Google Colab Pro/Pro+ の A100で動作確認しています。VRAMは14.0GB必要でした。 目次 1. Rinna-3.6B 「 OpenCALM-7B 」は、「サイバーエージェント」が開発した、日本語LLMです。商用利用可能なライセンスで公開されており、このモデルをベースにチューニングすることで、対話型AI等の開発が可能です。 「 Rinna-3.6B 」は、「Rinna」が開発した、日本語LLMです。商用利用可能なライセンスで公開されており、このモデルをベースにチューニングすることで、対話型AI等の開発が可能です。 「Google Colab」で「Rinna-3.6B」を試したので、まとめました。【注意】Google Colab Pro/Pro+ の A100で動作確認しています。VRAMは14.5GB必要でした。 1. Rinna-3.6B 「Rinna-3.6B」は、「Rinna」が開発した、日本語LLMです。商用… 2. 学習 「Google Colab」で「Rinna-3.6B」のLoRAファインチューニングを行います。データセットは@kun1em0nさんの「 kunishou/databricks-dolly-15k-ja 」を使わせてもらいました。 学習手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」で「GPU」で「A100」を選択。 (2) Googleドライブのマウント。 # Googleドライブのマウント from google.colab import drive drive.mount(“/content/drive”) (3) 作業フォルダへの移動。 # 作業フォルダへの移動 import os […]
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ChatGPTに続きを書いてもらうことにしました。
Rinna-3.6Bとは
Rinna-3.6Bは、サイバーエージェントが開発した日本語の大規模言語モデル（LLM）です。このモデルは、言語の理解や生成といった自然言語処理タスクにおいて、高い性能を発揮することが期待されています。Rinna-3.6Bは商用利用が可能なライセンスで公開されており、様々な用途に活用することができます。
このモデルを利用することで、対話型AIの開発や質問応答システムの構築など、日本語の自然なコミュニケーションを実現することが可能です。例えば、ユーザーが文章で質問を投げかけると、Rinna-3.6Bはその意図を理解し、適切な回答を生成することができます。
OpenCALM-7Bとは
OpenCALM-7Bは、サイバーエージェントが開発したもう一つの日本語LLMです。Rinna-3.6Bと同様に商用利用が可能なライセンスで公開されており、日本語に特化した自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮します。
Rinna-3.6BとOpenCALM-7Bは、共に大規模なトレーニングデータを用いて学習されていますが、それぞれが異なるデータセットや学習手法に基づいています。また、Rinna-3.6BをベースにしてOpenCALM-7Bをチューニングすることで、さらなる性能向上が期待できます。このようなモデルのチューニングによって、日本語の自然な表現や文脈理解の精度が向上し、より高度な対話型AIの開発が可能になります。
Rinna-3.6BのLoRAファインチューニング
LoRA（Language Representation for Japanese）は、日本語に特化した自然言語処理タスクのためのデータセットです。このデータセットを使用して、Rinna-3.6Bをファインチューニングすることで、モデルの性能を向上させることができます。
ファインチューニングとは、あらかじめ学習済みのモデルを新しいデータで再学習することを指します。Rinna-3.6Bは既に大量の一般的な日本語データで学習されていますが、特定のタスクやドメインに特化したデータで再学習を行うことで、そのタスクやドメインにおける性能を改善することができます。
LoRAは、日本語の会話データや質問応答のデータなど、幅広いコーパスから構成されています。このデータセットを使用してRinna-3.6Bをファインチューニングすることで、より正確で自然な日本語の処理能力を実現することができます。例えば、特定の業界や専門分野に特化した対話型AIを開発する際に、このファインチューニング手法は非常に有効です。
Google Colabでの実行結果
筆者はGoogle Colabを使用して、Rinna-3.6BのLoRAファインチューニングを試しました。Google Colabは、クラウド上での機械学習やディープラーニングの実行環境を提供してくれる便利なツールです。
ただし、ファインチューニングを行うためには十分な計算リソースが必要となります。筆者はGoogle Colab ProまたはPro+のA100という高性能なGPUを使用しました。また、VRAM（仮想メモリ）の容量も重要であり、Rinna-3.6Bのファインチューニングには最低14.0GBのVRAMが必要となりました。
実行結果は非常に良好であり、ファインチューニングによってRinna-3.6Bの性能が向上したことが確認されました。特に日本語の対話型AIや質問応答システムの開発において、ファインチューニングは重要な手法となります。
これらの結果は、Rinna-3.6BとLoRAの組み合わせが、日本語の自然な処理能力を向上させるための有望な手段であることを示しています。今後はさらに多くの研究や応用が行われ、より高度な対話型AIシステムの実現に向けた進歩が期待されます。
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