LLM基礎

ELYZA-japanese-Llama-2-13bを使用して自然言語生成に挑戦しました。130億パラメータのモデルをベースにした日本語LLMの性能と、公式コードの解説を紹介します。

WindowsとUbuntuでBERT（Huggingface Transformers）の本のコードを動かす方法を解説します。必要なライブラリのインストールからコードの実行まで、手順を詳細に解説しました。また、学習結果の分析方法もご紹介します。

WindowsでDeep Learningを行う際のGPUの確認方法からPyTorchやCUDA Toolkitのインストール手順、さらにはLinux環境の構築方法まで、詳細なガイドを提供します。専門的な作業を行う際に必要な知識を網羅し、スムーズな環境構築をサポートします。

この記事では、BERT（およびHugging FaceのTransformers）に関する学習書籍のコードをWindowsまたはLinuxのローカル環境で実行する手順について解説しています。まず、仮想環境のセットアップから必要なライブラリのインストール、そしてコードの実行までの手順を紹介しています。さらに、注意すべきポイントや実行結果の確認方法も説明しており、読者がスムーズにコードを実行できるようサポートしています。

このガイドでは、自宅のパソコンで簡単に始められる自然言語処理の基礎から学べます。Python環境の構築から、テキスト分類の実践まで、初心者向けに丁寧に解説します。ChatGPTを使ったポジティブ・ネガティブ判定など、実用的な例も豊富に紹介しています。