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Happy-LLM：大規模言語モデル徹底解説
Datawhaleがお届けする、無料かつオープンソースのチュートリアルプロジェクト「Happy-LLM」で、大規模言語モデル（LLM）の世界に飛び込みましょう。この体系的なガイドでは、自然言語処理の基礎からLLMの実装まで、Transformerアーキテクチャ、事前学習済みモデル、そして実践的なアプリケーション開発を網羅しています。 独自のLLMを構築し、ファインチューニングする方法を学び、RAGやAgentといった技術を探求することで、AI革命を深く理解することができます。現代AIの複雑さを習得したい学生、研究者、そしてLLM愛好家にとって理想的な内容です。
ラマファクトリー：100種類以上のLLM・VLM向け統合ファインチューニング
大規模言語モデルのファインチューニングは、複雑で多くのリソースを要する作業となる場合があります。LLaMA-Factoryは、まさに「ゲームチェンジャー」として登場し、100種類以上のLLM（大規模言語モデル）およびVLM（ビジョン言語モデル）のファインチューニングに対応した、統合的かつ非常に効率的なプラットフォームを提供します。 ACL 2024でその功績が認められたこのオープンソースプロジェクトは、ゼロコードのCLI（コマンドラインインターフェース）と直感的なWeb UIにより、複雑なAI開発ワークフローを簡素化します。AmazonやNVIDIAといった業界大手からも信頼されているLLaMA-Factoryは、QLoRAやFlashAttention-2などの先進技術を活用することで、開発者や研究者がマルチターン対話からマルチモーダル理解まで、幅広いタスクにおけるモデル性能を向上させることを可能にします。 この強力なツールが、貴社のAIプロジェクトをどのように加速させるか、ぜひご確認ください。
Unsloth: LLMファインチューニングを劇的に高速化し、VRAMを節約
大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングに革命をもたらすオープンソースライブラリ、Unslothをご紹介します。 標準的な手法と比較して、学習速度を最大2倍に高速化し、GPU VRAM消費量を最大80%削減します。Unslothは、Llama、Qwen、Gemma、Mistralといった幅広いモデルに加え、Text-to-SpeechモデルやVisionモデルにも対応しています。 使いやすさを追求した設計で、初心者向けのノートブックを通じて無料でファインチューニングが可能。限られたハードウェアでも効率的な学習を実現します。Unslothの強力な機能と堅牢なパフォーマンスを活用し、効率的なLLM開発の世界へ飛び込みましょう。