LLaMA-v2-Chat と Alpaca: 異なる AI モデルはいつ使用すべきですか?

翻訳者 |李睿

レビュー | Chonglou

今日、大規模言語モデル (LLM) は、言語生成から画像キャプション ソフトウェア、フレンドリーなチャットボットまで、私たちの仕事と生活に革命をもたらしています。これらの AI モデルは、チャット応答の生成や複雑な指示の実行など、現実世界の問題を解決するための強力なツールを提供します。 LLaMA v2 に関するこの記事では、2 つの一般的な AI モデルである LLaMA 13b-v2-Chat と Alpaca を比較し、それぞれの機能、使用例、制限について説明します。

また、AIModels の使い方、類似モデルの探し方、LLaMA13b-v2-Chat や Alpaca との比較についても紹介します。

LLaMA13b-v2-Chat モデルについて

LLaMA 13b-v2-Chat モデルは、Meta によって最初に開発された 130 億のパラメータを持つ LLaMA-v2 言語モデルの微調整バージョンです。 AI チャット補完用に特別に調整されており、ユーザー メッセージに対するチャット応答を生成するための優れたツールです。ユーザーは、LLaMA13b-v2-Chat 作成者ページと LLaMA13b-v2-Chat モデルの詳細ページでモデルに関する詳細情報を確認できます。

言語モデルは、チャットベースのやり取りに対するテキストベースの応答を生成するために設計されています。顧客サポートの提供、会話エージェントの生成、自然言語理解タスクの支援など、LLaMA13b-v2-Chat は貴重なツールです。パラメータ サイズが大きいため、複雑な言語パターンをキャプチャし、一貫性がありコンテキストに関連した応答を生成することができます。

要約すると、LLaMA 13b-v2-Chat は入力を理解し、適切なチャット応答を生成できます。

LLaMA 13b-v2-Chat モデルの入力と出力を理解する

Llama13b-v2-Chat モデルを効果的に使用するには、その入力と出力を理解する必要があります。モデルは次の入力を受け入れます。

（1）プロンプト：チャットプロンプトまたはクエリを表す文字列。

（２）最大長：生成するトークンの最大数を指定する整数。

（３）温度：出力のランダム性を調整する数値。値が大きいほど（1 より大きい）、よりランダムな応答が生成され、値が小さいほど（0 に近いほど）、より決定論的な出力が生成されます。

（4）Top P：テキストをデコードするときに、最も可能性の高いシンボルのTop Pパーセンテージからサンプルが抽出されます。値が小さいほど、サンプリングはより可能性の高いトークンに制限されます。

（５）重複控除：生成されたテキスト内の重複した単語に対して控除が行われます。値が大きいほど重複が少なくなり、1 未満の値の場合は重複が多くなります。

(6) デバッグ: ログにデバッグ出力を提供するブールフラグ。

Llama13b-v2-Chat モデルはこれらの入力を処理し、生成されたチャット応答を表す文字列のリストを出力として生成します。出力スキーマは文字列を含む JSON 配列です。このモデルの詳細については、ガイドをご覧ください。

アルパカモデルについて

Alpaca モデルは、52K 命令追跡デモンストレーションの LLaMA 7B モデルから微調整された命令追跡言語モデルです。これはスタンフォード基礎モデリングセンター (CRFM) によって開発されました。 Alpaca の作成者は、Rohan Taori、Ishaan Gulrajani、Tianyi Zhang、Yann Dubois、Xuchen Li、Carlos Guestrin、Percy Liang、および Tatsunori B. Hashimoto です。ユーザーは、チームが作成した Web サイトのページでモデルに関する詳細情報を見つけることができます。

Alpaca モデルは、命令に従う機能に重点を置いており、学術目的で簡単にアクセスできる命令に従う言語モデルを提供することで、研究と応用の間のギャップを埋めることを目指しています。これは、text-davinci-003 を使用して自己ガイド方式で生成された 52K の命令を使用して、デモンストレーションに続いてデータセット上の LLaMA 7B モデルを微調整します。このモデルは、単一ターンのコマンド追跡において優れたパフォーマンスを示します。

このモデルの公開は、モデルに従った学術研究と教育の改善を促進することを目的としています。 Alpaca モデルは商用利用向けに設計されておらず、そのセキュリティ対策は一般展開向けに完全に開発されていないことに注意することが重要です。

要約すると、Alpaca は、研究目的や命令に従うシナリオの調査に使用できる、軽量で再現可能な命令に従う言語モデルを提供します。

アルパカモデルの仕組み

Alpacaモデルの入力と出力を理解する

Alpaca モデルを効果的に使用するために、その入力と出力を調べてみましょう。

指示に従うモデルとして、Alpaca は指示に従い、与えられた指示に基づいて応答を生成します。 Alpaca への入力は、モデルが実行すべきタスクを記述する命令自体によって表されます。 Alpaca には、タスクに追加のシナリオや入力を提供するためのオプションの入力フィールドもあります。

Alpaca モデルの出力は、指定された命令に対して生成された応答です。応答は、微調整されたモデルのタスクの理解とトレーニング中に学習された基礎となる言語パターンに基づいて生成されます。

モデルの比較と対比

LLaMA 13b-v2-Chat モデルと Alpaca モデルを詳しく調べたので、これらを比較して、類似点、相違点、最適な使用例を理解していきましょう。

(1) LLaMA 13-v2 vs アルパカ

LLaMA 13b-v2-Chat モデルと Alpaca モデルはどちらも、異なる目的のために設計された微調整された言語モデルです。 LLaMA 13b-v2-Chat はチャットの完了に重点を置いていますが、Alpaca は指示に従うタスクに特化しています。

（２）ユースケース

LLaMA 13b-v2-Chat モデルは、さまざまなチャット完了タスクに適しています。顧客サービス アプリケーション、チャットボットの開発、ダイアログ生成、インタラクティブな会話システムに使用できます。このモデルの汎用性により、ユーザーのクエリやプロンプトに対して一貫性がありコンテキストに適した応答を生成できます。

一方、アルパカ モデルは、指示に従うタスクに特化して調整されています。ユーザーからの指示を理解して実行する能力に優れているため、仮想アシスタント、タスク自動化、ステップバイステップのガイダンス システムなどのアプリケーションに最適です。 Alpaca モデルは指示を理解して従うことができるため、さまざまなタスクの実行に支援を求めるユーザーにとって貴重なツールとなります。

（３）メリットとデメリット

LLaMA 13b-v2-Chat モデルの利点は、パラメータ サイズ (130 億) とチャット完了の微調整にあります。詳細かつ状況に適した応答を生成できるため、魅力的でインタラクティブな会話体験に非常に役立ちます。このモデルは一般性があるため、事実と異なる応答を生成したり、固定観念を広めたりすることがあります。これらのリスクを軽減するには、慎重な監視とフィルタリングのメカニズムを実装する必要があります。

一方、Alpaca モデルは、命令の追跡に特化して最適化された、より小型でコスト効率の高いモデル (70 億のパラメーター) を提供します。このドメインでは、text-davinci-003 モデルと同等のパフォーマンスを示します。 Alpaca モデルは再現性が比較的容易でコストが低いため、指示に従うモデルに関心のある学術研究者にとって魅力的な選択肢となります。しかし、時折幻覚が発生したり、誤った情報や誤解を招く情報が生じる可能性があるなど、言語モデルに共通する限界があります。

（4）類似点

どちらのモデルも LLaMA フレームワーク上に構築されており、微調整のための強力な基本言語モデルを提供します。大規模な言語モデルの力を活用して、高品質の出力を生成します。さらに、両方のモデルが評価され、Text-Davinci-003 モデルと比較され、指示に従うタスクにおける同様の機能が実証されました。

（５）相違点

モデル間の主な違いは、想定される使用例と特長です。 LLaMA 13b-v2-Chat はさまざまな会話型アプリケーションに適した一般的なチャット完了モデルですが、Alpaca は指示に従うタスク用に特別に設計されています。 Alpaca のトレーニング データは自己指導プロンプトに基づいて生成されるため、特定の指示を効果的に理解して実行できます。

（6）ベストユースケース

LLaMA 13b-v2-Chat モデルと Alpaca モデルのどちらを選択するかは、ユーザーのプロジェクトまたはアプリケーションの特定の要件によって異なります。動的かつコンテキストに応じた会話を行うことができる会話システムまたはチャットボットを開発することが目標である場合は、LLaMA 13b-v2-Chat がより適切な選択肢となります。一方、タスク指向のアプリケーションでユーザーの指示を理解して実行できるモデルをユーザーが必要とする場合は、Alpaca がより適切な選択となります。

さらに一歩進んで: AIModels.fyi を使用して他のコマンドフォロー モデルまたはチャット モデルを検索します。

ユーザーが Alpaca 以外の命令に従うモデルを調べることに興味がある場合、AIModels.fyi は貴重なリソースです。指示に従うタスクに対応するものも含め、AI モデルの包括的なデータベースを提供します。次の手順に従って、類似のモデルを見つけて、その出力を比較できます。

ステップ1: AIModels.fyiにアクセスする

AIModels.fyi にアクセスして、モデルに従った手順の検索を開始します。

ステップ2: 検索バーを使用する

ページ上部の検索バーを利用して、指令に従うモデルに関連する特定のキーワードを入力すると、検索クエリに関連するモデルのリストがユーザーに表示されます。

ステップ3: 結果をフィルタリングする

検索結果ページの左側には、モデルを絞り込むためのさまざまなフィルターがあります。モデルの種類、コスト、人気、特定の作成者別にフィルタリングおよび並べ替えることができます。これらのフィルターを適用して、ニーズに合ったモデルを見つけます。

AIModels.fyi の検索機能とフィルタリング機能を活用することで、ユーザーは自分のニーズに最適なモデルを見つけ、指示に従うモデルのさまざまなパフォーマンスを調べることができます。

結論は

この比較では、LLaMA 13b-v2-Chat モデルと Alpaca モデルの使用例、長所と短所、類似点、相違点、ベスト プラクティスについて説明します。チャット完了における LLaMA 13b-v2-Chat の汎用性と、フォローアップ タスクのガイドにおける Alpaca の専門知識が強調されました。 AIModels.fyi は、命令に従うモデルを含むさまざまな AI モデルを発見および比較するための貴重なリソースです。このガイドが、AI の創造的な可能性を探求するきっかけとなり、ユーザーが AIModels.foyi を活用して特定のニーズに合ったモデルを見つけるきっかけとなることを願っています。

原題: LLaMA-v2-Chat vs. Alpaca: 各 AI モデルはいつ使用すべきか? 、著者: Mike Young