特集１ 生成ＡＩの新潮流 ローカルＬＬＭ（大規模言語モデル）入門〜深層学習モデルの軽量化、三つの手法
日経ソフトウェア 第295号 2024.9.1
| 掲載誌 | 日経ソフトウェア 第295号（2024.9.1） |
|---|---|
| ページ数 | 3ページ （全2398字） |
| 形式 | PDFファイル形式 （730kb） |
| 雑誌掲載位置 | 30〜32ページ目 |
Ｃｏｌｕｍｎ ＬＬＭには、パラメータ数を増やせば増やすほど性能が向上する「スケーリング則」があると考えられています。この法則の有効性が認められたことで、ＬＬＭのパラメータ数は、従来の深層学習モデル（ディープニューラルネットワークモデル）と比較して、大幅に増加することになりました。これは、モデルのサイズが巨大化していることを意味します。しかし、モデルが巨大だと、大量のＶＲＡＭを持つ高性能なコンピュー…
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特集１ 生成ＡＩの新潮流 ローカルＬＬＭ（大規模言語モデル）入門〜ＬＬＭをローカル環境で動かす方法
特集１ 生成ＡＩの新潮流 ローカルＬＬＭ（大規模言語モデル）入門〜ラズパイ５でＬＬＭを動かす
特集２ Ｇｏｏｇｌｅの大規模言語モデル「Ｇｅｍｉｎｉ」入門〜使い方の初歩からプログラミング活用まで
特集３ ラズパイ５入門〜セットアップからオーバークロックの方法までを解説
特集４ Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ ＡＰＩでおしゃべり辞書アプリを作ろう〜Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ ＡＰＩでおしゃべり辞書アプリを作ろう
