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107. LLMをゼロから作るということ w/ Takahiro Omi
Manage episode 383822523 series 2318506
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ストックマークの近江さんをゲストに、大規模言語モデルをゼロから作る方法、学習のデータセット、モデルアーキテクチャ、学習環境への取り組みなどについて語っていただきました。
話したネタ
- どのような大規模言語モデルと作ったのか?特徴は何か?
- データセットに何を使ったのか?
- 日本語と英語とのバランスは?
- 最終的なToken数は?
- 事前学習モデルを作りたいとして、何から考えるのか?
- ノイズのクリーニングと、その方法
- 今回活用したモデルアーキテクチャ(Llama)
- 前回のアーキテクチャは GPT-NeoX
- 今回の学習環境は?
- AWS Trainum 32コア x 16ノード
- 学習にかかった時間は?
- 学習時に大変だったこと・上手くいかなかったことは?
- 学習中のチェックポイントとは何か?
- なぜ、Token生成が速いのか?
- 手元でLLMを動かすときの一番のネックは?
- bit数を落とすFineTuning
- Tokenizerとは何か?
- 日本語の単語区切りはどのように考えるのか?
- 今回のLLM作成のTokenizerは何を使ったのか?
- ビジネスドメインでのLLM評価
- ストックマーク株式会社のRecruitページ
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
127 episoade
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- データセットに何を使ったのか?
- 日本語と英語とのバランスは?
- 最終的なToken数は?
- 事前学習モデルを作りたいとして、何から考えるのか?
- ノイズのクリーニングと、その方法
- 今回活用したモデルアーキテクチャ(Llama)
- 前回のアーキテクチャは GPT-NeoX
- 今回の学習環境は?
- AWS Trainum 32コア x 16ノード
- 学習にかかった時間は?
- 学習時に大変だったこと・上手くいかなかったことは?
- 学習中のチェックポイントとは何か?
- なぜ、Token生成が速いのか?
- 手元でLLMを動かすときの一番のネックは?
- bit数を落とすFineTuning
- Tokenizerとは何か?
- 日本語の単語区切りはどのように考えるのか?
- 今回のLLM作成のTokenizerは何を使ったのか?
- ビジネスドメインでのLLM評価
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