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AI界の新星、Mistral-7bがリーダーボードを席巻！効率的なFine-tuning技術と消費者ハードウェア対応のQLoRAが未来を切り開く

Mistral-7bはAI界で注目され、Open LLMリーダーボードで高評価。Fine-tuningにはLoRAやQLoRAが効率的。Unslothは高速Fine-tuningを提供し、Huggingface Hubで共有可能。注意が必要なバイアスリスクも。

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2年 ago

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Mistral-7bはAI分野で高い注目を集めているモデルで、Open LLMのリーダーボードで上位に位置しています。このモデルは他の大規模モデルと比較しても優れた性能を示し、その潜在能力が認められています。Fine-tuningはモデルを特定のタスクに適応させる最適な手法であり、LoRAは計算リソースを節約しながらFine-tuningを行う効率的な手法です。その派生形としてQLoRAがあり、これはモデルの量子化を取り入れており、消費者向けハードウェアでのFine-tuningを実現します。UnslothはLlama-2やMistralなどの人気オープンソースLLMを効率的にFine-tuningするプラットフォームで、トレーニングの高速化に貢献する技術を採用しています。モデルのトレーニングにはSFTやDPOなどの方法があり、トレーニング後はFine-tunedモデルをインファレンスに使用し、保存やHuggingface Hubへのアップロードが可能です。Fine-tuningはモデルを特定の指示に従わせる最良の方法ですが、コスト削減のためにLoRAやQLoRAを使用することができます。ただし、Fine-tuningにはバイアスが導入されるリスクがあるため、トレーニングデータの選定には注意が必要です。

from Making the Most of Mistral-7b with Finetuning.

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