From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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WEBVTT |
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llamaと呼ばれるプラットフォームは、 LlmsのCプラス・コード・バージョンを直接マシンでコンパイルして実行できる。 |
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まずウィンドウズでお見せして、 それからマックに移ります。 |
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llamaを使うには、 まずお気に入りのブラウザを立ち上げる。 |
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Microsoft Edgeにアクセスしよう。 |
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リャマに行くだけでいい。 |
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またはllama llamaで検索してください。 |
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そして、 検索結果で最初にヒットするのは「アラーム」だ。 comに移籍した。 |
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そしてここにある。 |
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llamaと呼ばれているのは、 当初はmetaのオープンソースモデルであるllamaというモデルを中心に構築されたからだ。 |
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00:47.480 --> 00:51.230 |
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そのため、 ダウンロードはダウンロードボタンを押すだけと簡単だ。 |
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00:51.230 --> 00:57.740 |
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ダウンロードボタンを押すと、 ウィンドウズ版のダウンロードが開始される。 |
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ダウンロードを見ると、 ダウンロードが完了している。 |
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セットアップがある。 exe。 |
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ファイルを開くボタンを押すと、 プロンプトが表示される。 |
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ああ、 まだだよ。 |
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01:08.130 --> 01:09.000 |
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まだダウンロード中だ。 |
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私はこれを実行しただけだ。 |
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01:09.660 --> 01:15.240 |
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ローカルにインストールするよう促されるので、 ローカルにインストールしたらすぐにそうするつもりだ。 |
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01:15.600 --> 01:21.060 |
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スタート・メニューからPowerShellを呼び出します。 |
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01:21.090 --> 01:31.920 |
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ここでpowerと入力すると、 すぐにプロンプトが表示され、 openを押すとPowerShellが出てきます。 |
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01:31.920 --> 01:36.780 |
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このコースの開始時間は数分で、 やり方は単純に1回タイプするだけだ。 |
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01:36.810 --> 01:44.280 |
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インストールが完了し、 OKを押したら、 olama o l l a m a runと言えばいい。 |
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01:44.280 --> 01:49.290 |
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そして次にモデル名を入力します。 今回使用するモデル名はllama |
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01:49.290 --> 01:55.020 |
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3です。 2は最新モデルのひとつだ。 |
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01:55.860 --> 01:57.060 |
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そして、 こうなる。 |
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01:57.060 --> 01:58.020 |
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そして走る。 |
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今まさに起きていることだ。 |
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01:59.400 --> 02:03.060 |
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カーソルが点滅しているのは、 このコンピューター上で大規模な言語モデルが稼働していることを意味する。 |
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02:03.060 --> 02:04.770 |
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初回は少し時間がかかるかもしれない。 |
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02:04.770 --> 02:10.210 |
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ラマに関連する20億のパラメータをダウンロードする必要があり、 インターネット接続によっては少し時間がかかるかもしれないが、 |
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02:10.210 --> 02:13.870 |
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進行状況を示すプログレスバーが表示される。 |
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02:14.230 --> 02:20.020 |
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だから、 私たちが今しようとしていることは、 このLLMと話をしてみることだ。 |
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02:20.020 --> 02:21.250 |
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そして、 こうしよう。 |
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02:21.280 --> 02:23.620 |
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実は今、 スペイン語を学ぼうとしているんだ。 |
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02:23.620 --> 02:29.350 |
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そして、 私のスペイン語の理解力は、 llmsの理解力よりも明らかに劣っていると断言できる。 |
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02:29.710 --> 02:37.720 |
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私が使っているアプリには、 お金を払ってAI家庭教師とチャットできるサービスがある。 |
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02:37.750 --> 02:42.370 |
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今は、 オープンソースのモデルを使えば無料でできることを知っているから、 そのためにお金を払いたくはない。 |
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02:42.370 --> 02:48.130 |
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だから今は、 スペイン語を教えてくれる家庭教師を作ろうと思っているんだ。 |
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すべてオープンソースで、 1ペニーも支払う必要はない。 |
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02:51.400 --> 02:57.460 |
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だから、 私はスペイン語を学ぼうとしていると言うつもりだ。 |
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02:58.660 --> 03:01.960 |
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私は全くの初心者です。 |
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基本的なスペイン語でチャットして教えてください。 |
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というわけで、 まずはこのプロンプトから。 |
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どうなるか見てみよう。 |
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考えているんだ。 |
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ホラ。 |
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スペイン語での会話へようこそ。 |
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手始めに、 基本的な挨拶から始めよう。 |
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どうですか? |
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03:26.250 --> 03:30.540 |
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だから、 このプロンプトがとてもいいスタートを切っているのがわかるだろう。 |
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いくつか例を挙げてくれている。 |
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私がどこから来たかを理解してくれる。 |
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そして今、 私はこんなことが言える。 |
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アクセントをつける。 |
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ええと、 それで。 |
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ああ、 小さなミスがある。 |
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よし、 行くぞ。 |
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訂正してくれているんだ。 |
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私が聞き逃したのはアクセントで、 たぶんクエスチョンマークもそうだと思う。 |
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03:58.320 --> 04:03.870 |
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というのも、 これはオープンソースのLLMを使ったもので、 |
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04:03.870 --> 04:11.790 |
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最初からLLMが動いているのだ。 |
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そして今度はマックの人のために、 マックにひっくり返してみよう。
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