107. LLMをゼロから作るということ W/ Takahiro Omi Fukabori.fm podcast

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テクノロジー Fukabori iwashi

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107. LLMをゼロから作るということ w/ Takahiro Omi

1y ago 38:22

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ストックマークの近江さんをゲストに、大規模言語モデルをゼロから作る方法、学習のデータセット、モデルアーキテクチャ、学習環境への取り組みなどについて語っていただきました。

話したネタ

どのような大規模言語モデルと作ったのか？特徴は何か？
データセットに何を使ったのか？
日本語と英語とのバランスは？
最終的なToken数は？
事前学習モデルを作りたいとして、何から考えるのか？
ノイズのクリーニングと、その方法
今回活用したモデルアーキテクチャ(Llama)
前回のアーキテクチャは GPT-NeoX
今回の学習環境は？
AWS Trainum 32コア x 16ノード
学習にかかった時間は？
学習時に大変だったこと・上手くいかなかったことは？
学習中のチェックポイントとは何か？
なぜ、Token生成が速いのか？
手元でLLMを動かすときの一番のネックは？
bit数を落とすFineTuning
Tokenizerとは何か？
日本語の単語区切りはどのように考えるのか？
今回のLLM作成のTokenizerは何を使ったのか？
ビジネスドメインでのLLM評価
ストックマーク株式会社のRecruitページ

See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

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124 epizódok

#テクノロジー #Fukabori #iwashi

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日本語と英語とのバランスは？
最終的なToken数は？
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前回のアーキテクチャは GPT-NeoX
今回の学習環境は？
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学習にかかった時間は？
学習時に大変だったこと・上手くいかなかったことは？
学習中のチェックポイントとは何か？
なぜ、Token生成が速いのか？
手元でLLMを動かすときの一番のネックは？
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Tokenizerとは何か？
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