中文微調版 Llama 3
Meta のリリースに伴い、Llama 3 の新しい世代の最強のオープンソースモデルが登場しました。Hugging Face のオープンソースコミュニティでは、多くの中国語の微調版 Llama 3 が登場しています。以下の図に示すように：
同時に、現在の中国語版 Llama 3 の大規模モデルのリストも整理しました。以下のリンクをご覧ください：
UnicomAI の微調版：https://www.modelscope.cn/models/UnicomAI/Unichat-llama3-Chinese/summary
Openbuddy の微調版：https://www.modelscope.cn/models/OpenBuddy/openbuddy-llama3-8b-v21.1-8k/summary
zhichen の微調版：https://github.com/seanzhang-zhichen/llama3-chinese
Rookie の微調版：https://github.com/Rookie1019/Llama-3-8B-Instruct-Chinese
shareAI-V1：https://opencsg.com/models/shareAI/llama3-Chinese-chat-8b
shareAI-V2：https://modelscope.cn/models/baicai003/Llama3-Chinese_v2/summary
Ollama は中国語の微調版 Llama 3 をデプロイしています。
比較とテストの結果、私たちは Hugging Face コミュニティの zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGU F モデルを選びました。q4_k_m バージョンのダウンロードと使用をお勧めします：
ステップ 1：ダウンロードした GGUF モデルを指定の場所にアップロードし、Modelfile を作成します。
FROM ./Llama3-8B-Chinese-Chat.q4_k_m.GGUF
TEMPLATE """{{ if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|>
{{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|>
{{ .Prompt }}<|eot_id|>{{ end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
{{ .Response }}<|eot_id|>"""
PARAMETER stop "<|start_header_id|>"
PARAMETER stop "<|end_header_id|>"
PARAMETER stop "<|eot_id|>"
PARAMETER stop "<|reserved_special_token"
ステップ 2：Modelfile を使用して、ollama create llama3-Chinese:8B -f Modelfile を実行して大規模モデルを作成します。
(base) [root@localhost my_model]# ollama create llama3-Chinese:8B -f Modelfile
transferring model data
creating model layer
creating template layer
creating parameters layer
creating config layer
using already created layer sha256:74db82a06a038230371e62740a9b430140e4df3a02c5ddcbe97c9bee76d6455e
writing layer sha256:8ab4849b038cf0abc5b1c9b8ee1443dca6b93a045c2272180d985126eb40bf6f
writing layer sha256
writing layer sha256:109fb4827ddd6f21dd04a405dec5e1c9e39cf139e89b98536875a782938c02f5
writing manifest
success
ステップ 3：ollama list を実行して、正常に動作していることを確認します。
中国語の微調版 Llama 3 のテスト
- ダウン症バーの質問テスト
- コーディング能力テスト
- 数学能力テスト
Llama 3 の微調版は本当に強力であり、皆さんに使用をお勧めします！参考：https://mp.weixin.qq.com/s/v6K61fTzaMLS1-wKCHoNWw