メリット
-
100 万件を超える人間によるアノテーション
微調整済みモデルの Llama Chat では、公開されている指示データセットと 100 万件を超える人間によるアノテーションを活用しています。
-
2 兆個のトークンで事前トレーニング済み
Llama 2 モデルは、オンラインの公開データソースからの2兆個のトークンでトレーニングされています。
-
1,000 時間以上のレッドチーミング
微調整されたモデルでは、モデルの性能とともに安全性を確保するために、1,000 時間以上のレッドチーミングとアノテーション作業が行われています。
-
ゼロインフラストラクチャ管理
Amazon Bedrock は、Llama 2 向けのフルマネージド API を提供する初のパブリッククラウドサービスです。あらゆる規模の組織が、基盤となるインフラストラクチャを管理することなく、Amazon Bedrock の Llama 2 Chat モデルにアクセスできます。
メリット
-
100 万件を超える人間によるアノテーション
微調整済みモデルの Llama Chat では、公開されている指示データセットと 100 万件を超える人間によるアノテーションを活用しています。
-
2 兆個のトークンで事前トレーニング済み
Llama 2 のモデルは 2 兆個のトークンでトレーニングされています。
-
1000 時間以上のレッドチームテスト
微調整されたモデルでは、モデルの性能とともに安全性を確保するために、1000 時間以上のレッドチーミングとアノテーション作業が行われています。
Llama 2 の紹介
Llama 2 は、70 億から 700 億のパラメータの範囲で、事前にトレーニングされ、微調整された大規模言語モデル (LLM) のコレクションです。
ユースケース
Llama-2-Chat と呼ばれる Meta の微調整済み LLM は、対話のユースケースに最適化されています。
ユースケース
Llama-2-Chat と呼ばれる当社の微調整済み LLM は、対話のユースケースに最適化されています。
モデルバージョン
Llama-2-13b-chat
パラメータサイズが 13B の微調整済みモデル。テキスト分類、感情分析、言語翻訳などの小規模なタスクに適しています。
最大トークン: 4,000
言語: 英語
サポートされているユースケース: アシスタントのようなチャット
Llama-2-70b-chat
パラメータサイズが 70B の微調整済みモデル。言語モデリング、テキスト生成、対話システムなどの大規模なタスクに適しています。
最大トークン: 4,000
言語: 英語
サポートされているユースケース: アシスタントのようなチャット