ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instructも楽しそうなので動かしてみる。さほど工夫もなく、そこそこの速度が出る。
Q. 関羽を知っていますか？
A. はい、知っています。関羽は、中国の三国志時代の武将です。呉の主要な武将の一人で、呉の国力の増強に大きく貢献しました。関羽は呉の国主・孫権に重用され、孫権の側近として重要な役職を歴任しました。関羽は呉の国力の増強に大きく貢献した武将であるとともに、孫権に重用された側近の武将としても知られています。
なんか、まぁ、色々と回答は間違っていますが・・・。
そこで、タスクはどうなんだろうと、
を参考にしつつ、LangchainのRetrivalQAをColabで動くようにする。PDFを参照しつつ回答が得られるか。
Q. この論文の主張を詳細にまとめてください。
A. 与えられた論文を易しくまとめます。
この論文は、画像認識のためのディープラーニングの手法について述べています。
まず、画像を認識するためには、画像を特徴量に変換する必要があります。この特徴量の変換を行うのが、「コースディスクリプション」と「ノイズレベル」の2つのモジュールです。
次に、特徴量に変換した画像を、ディープラーニングのニューラルネットワークに入力します。この入力画像を、適切なサイズに括ります。これを「サンプリング」と呼びます。
最後に、ニューラルネットワークが学習した後、順を追って画像を認識します。
良い感じでは。
続けて、かなり気になる「NousResearch/Yarn-Llama-2-7b-64k」をColabで動かそうとしたが、試行錯誤中にColabが上限に・・・。コンピューティング ユニットを購入するかどうか、悩み中(笑)
