large language models

本記事では、Hugging Face Model Hub から日本語 LLM をダウンロードして、Nemo Framework Inference コンテナーを使用して GPU 推論する方法について具体的な手順を解説します。

ご注意: この記事は NeMo Framework のアップデートのため、2024 年 6 月 10 日に大幅に変更を加えました。

大規模言語モデルは驚くべき新機能を提供し、AI で実現できる領域を拡大しています。しかし、その大きなサイズと特有の実行特性は、

大規模言語モデル (LLM) は、企業が業務、顧客とのやり取り、意思決定プロセスを改善するために不可欠なツールになりつつあります。しかし、

Transformer は、現在最も影響力のある AI モデル アーキテクチャの 1 つであり、

大規模言語モデル (LLM) は非常に強力で、複雑な質問への回答、創作的な文章の作成、

第 41 回 JP モルガン ヘルスケア カンファレンスにて、NVIDIA の Kimberly Powell が招待講演を行い、英スタートアップの InstaDeep、ミュンヘン工科大学および NVIDIA のチームによる、大規模言語モデルの研究を紹介しました。