【ELYZA】ChatGPTクラス!ローカルで使える最強性能の日本語LLMを使ってみた【Python】
AI技術の魅力を伝える記事を書くライターとして、今回は最強の日本語LLMであるELYZAについてご紹介します。
ELYZAは、自然言語処理モデルの一種であり、日本語に特化したLLM（Large Language Model）です。このモデルは、様々な文章や質問に対して人間のような回答を生成することができるため、コミュニケーションや情報収集などさまざまな用途に活用することが可能です。
使い方も非常に簡単で、例えばPythonを使用してELYZAモデルを呼び出し、文章や質問を入力するだけで、素早く的確な回答を得ることができます。そのため、プログラマーだけでなく一般の方でも気軽に利用することができます。
さらに、ELYZAは他の一般的なLLMモデルと比較しても優れた性能を持っています。例えばNVIDIA GeForce RTX 1070TiやRTX 4060TiなどのGPUを使用した場合でも高速かつ精度の高い応答が得られるため、大規模な処理や複雑なタスクにも対応可能です。
ELYZAの利点は多岐にわたりますが、特に日本語表現の豊かさや柔軟性、高度な推論能力が挙げられます。これらの特徴を活かすことで、会話型AIアプリケーションや自然言語処理系システムの開発が容易に行えるだけでなく、新しいサービスやビジネス展開への可能性も広がります。
ELYZAは今後さらに進化し続けることが期待されており、その先端技術を駆使した新しいサービスや製品が次々と登場することが予想されます。AI技術の未来を切り拓くELYZAの存在は非常に重要であり、その革新的な可能性から目が離せません。
是非この記事を通じてELYZAの魅力を感じ取っていただき、「AI技術」への関心や理解が深まるきっかけとなれば幸いです。 ELZYA(エリザ) – 日本語ロングマン・レッドカフィーイズ（Longman RedCaffeeize） | エリザ (elyza.ai)
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this is so helpful ありがとうございます！
とても優良な動画ありがとうございます！
質問なのですが、ローカルにLLMを入れた場合、容量はどのくらい必要なのでしょうか？
llama2がベースならBitsAndBytesConfigを使えば量子化で8bitとか4bitとかでモデルを読み込めるよ。GPU上のメモリが大幅に減って計算速度が上がる（回答精度はしらんけど・・・）。device_mapをcudaにしておけばファイルからそのままGPUのメモリにパラメーターを流せるよ。またtorch.cuda.empty_cache()をしないとGPU内のキャッシュが溜まってメモリーオーバーになるよ
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers import BitsAndBytesConfig
model_path = "モデルパス"
# quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16)
# quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, torch_dtype=torch.float16)
quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True, torch_dtype=torch.float16)
# quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True, torch_dtype=torch.float32)
# quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_16bit=True, torch_dtype=torch.float16)
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f'device = {device}')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
device_map=device,
low_cpu_mem_usage=True,
quantization_config=quantization_config
)