はじめに、Google ColabでローカルLLM（Large Language Models）を使ってみた経験についてご紹介したいと思います。Google Colabは、クラウド上でPythonコードを書いたり、実行したりできる素晴らしい環境ですが、ローカル環境でのLLMの利用はまた一味違った挑戦でした。この記事では、その過程で直面した困難や解決策、そして最終的に得られた結果について話していきたいと思います。
Google ColabでローカルLLMを使ってみた際の体験談を共有したいと思います。まず、Google Colabを使うと、Pythonスクリプトをクラウド上で実行できるのは非常に便利ですが、無料枠にはいくつかの制限があります。例えば、セッションが多すぎると、不要なセッションを閉じる必要があること、また、リソースが限られているため、大規模なモデルを一度に動かすのが難しいことが挙げられます。
具体的な実例として、Google Colabを使って「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」という日本語の大規模言語モデルを試す方法について説明しています。東京大学の松尾研究室とAIスタートアップのELYZAが開発したこのモデルの準備と実行手順が記載されています。必要なパッケージのインストール、トークナイザーとモデルの準備、Colabでの推論実行に関する情報が含まれています。
さらに、別の事例としては、「japanese-stablelm-instruct-ja_vocab-beta-7b」というモデルを用いたテキスト生成や要約の例があります。このモデルを使用して、与えられたテキストに基づいて詳細な説明や要約を生成することができます。このプロセスは、特定のユーザークエリに対して自然言語の理解と応答を生成することにより、自然言語処理の技術を利用しています。
これらの例から分かるように、Google Colabは特に大規模な言語モデルを試すための有力なプラットフォームであると言えます。しかし、無料プランの制限を超えるような大規模な実験を行いたい場合は、有料プランへの移行を検討する必要があります。また、実際にColabを使ってみることで、様々なLLMを試す機会が得られ、自分自身のプロジェクトに最適なモデルを見つけることができるかもしれません。