投稿日: Jul 18, 2023
本日より、Meta の Llama 2 基盤モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました。SageMaker JumpStart は、機械学習 (ML) をすぐに使用するのに役立つ、事前トレーニング済みモデル、組み込みアルゴリズム、および事前に構築されたソリューションを提供する ML ハブです。この Llama 2 基盤モデルは、SageMaker Studio での数回クリックで、または SageMaker Python SDK を介してプログラムによって、実装して使用できます。
Llama 2 は、最適化されたトランスフォーマーアーキテクチャを使用する自己回帰言語モデルです。7B、13B、70B といったさまざまなサイズのパラメーターと、事前にトレーニングされた微調整済みのバリエーションが利用できます。調整済みバージョンでは、教師あり微調整 (SFT) とヒューマンフィードバックによる強化学習 (RLHF) により、関連性の高い応答を生成します。開発者は Meta の『責任あるユーザーガイド』を活用して、GenAI 製品のスタックの各レイヤーを責任を持って構築するためのベストプラクティスを習得し、LLM の商用利用に関連するリスクに対処することの重要性を理解することができます。
SageMaker Pipelines、SageMaker Debugger、コンテナログなどの SageMaker の機能を使用して、Llama 2 パフォーマンスと MLOps の各コントロールを組み合わせて活用できるようになりました。モデルは VPC の管理下にある AWS の安全な環境にデプロイされ、データセキュリティが確保されます。Llama 2 は、英語での商用および研究目的の使用を想定しています。調整済みモデルはアシスタントのようなチャットを対象としていますが、事前にトレーニングされたモデルはさまざまな自然言語生成タスクに適合できます。