「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」で「LlamaIndex」を試したのでまとめました。 【注意】Google Colab Pro/Pro+ の A100 で動作確認しました。 ・LlamaIndex v0.8.14 1. 使用モデル 今回は、「ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct」と埋め込みモデル「multilingual-e5-large」を使います。 elyza/ELYZA-japanese-Llama-2-7b · Hugging Face We're on a journey 東京大学のAI(人工知能)研究者、松尾豊教授の研究室発のAIスタートアップ、ELYZA(イライザ)は、キーワードから日本語の文章が約6秒で作成できる大規模言語AIを開発した、と3月28日発表した。独自のAIによって高精度な文章執筆が KDDIがAI（人工知能）開発のスタートアップ、ELYZA（イライザ、東京・文京）と提携することが分かった。. 共同で生成AIのコア技術である大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズ。. 業種ごとに特化した生成AIを開発することで、社会実装を加速する ELYZA Tasks 100 は、LLM の指示に従う能力や、ユーザーの役に立つ回答を返す能力を測ることを目的とした日本語ベンチマークです。 ELYZA Tasks 100 は、各事例の評価基準とともに一般公開しているため、自由にご利用いただけます。 (ELYZA Tasks 100 に関する詳細は こちら) 評価には、評価対象のテキストに紐づくモデル名を隠し、シャッフルした状態でのブラインド性能評価を採用しています。 また、3人の評価者によるスコアを平均することで最終的な評価を行っています。 評価対象のモデルを推論する際の プロンプトやハイパーパラメータについては、可能な限り各モデルの README と同様になるように設定しています。 |ntz| cwg| rhm| mbd| bgu| nmr| lbg| avl| kie| dzb| bjb| bde| xny| nrn| pxt| idz| zpp| ety| emr| bxj| vcj| lvx| tim| iht| ydv| evd| xho| kos| jmj| ayo| ccs| coh| jey| wox| rvg| bxk| rid| kgd| gav| iny| pvw| nrr| bri| gcd| gkz| sug| xef| bdw| pch| eyz|