Meta、GPT-3.5の性能に迫るコード生成モデル「Code Llama70B」をリリース

CodeLlama-70BはMetaがオープンソースとして公開した、その人気のあるコーディングモデルの最大バージョンです。この記事では、新しいcodellama-70bを簡単に始める方法について説明します。codellama-70bは、それぞれ異なる特性を持つ3つのバリエーションがあります。それぞれのバリエーションとその使い方について詳しく見ていきましょう。

Code Llama 70Bの主な特徴

CodeLlama-70B は、Perplexity が提供する大規模な自然言語モデルであり、以下の主な特徴があります:

  1. 多言語対応 : CodeLlama-70B は、英語や日本語等多くの言語に対応しています。
  2. 高速化 : モデルのサイズが小さく、計算時間も短くなり、高速な推論が可能です。
  3. パラメータ数 : CodeLlama-70B は、1.8 GB のパラメータ数を持ち、中型のモデルとして位置付けられます。
  4. トレーニング : CodeLlama-70B は、PyTorch ライブラリを使ってトレーニングされており、他のモデルと比べて少ない計算リソースが必要です。
  5. 複数のタスクへの適用 : CodeLlama-70B は、文書生成、情報検索、翻訳、自然言語認知など、様々な自然言語処理タスクに適用できます。

CodeLlama-70B を利用することで、自然言語処理タスクを効率的に実行することができます。このモデルの主な特徴を理解し、適切な方法で利用することが重要です。

Code Llama 70Bの3つの種類

Meta working on code-generating AI tool 'Code Llama': Report

CodeLlama-70B には、以下の3つの種類が存在します。

  1. Text Generation (TG) : Text Generation は、特定のテキストを基準として、新しい文章を自動的に作成するタスクです。
  2. Information Retrieval (IR) : Information Retrieval は、ユーザーが指定したキーワードや問題に関連する情報を探し出すタスクです。
  3. Translation (TR) : Translation は、原文の言語を変更し、目標言語に翻訳するタスクです。

これらのタスクは、CodeLlama-70B を利用して効率的に実行することができます。各タスクに合わせて、適切な設定やチューニングを行うことが重要です。

CodeLlama-70B バリエーション

instruct – 自然言語での安全な回答生成

このバリエーションは、自然言語での質問に対して有益で安全な回答を生成するように調整されています。具体的な使い方については以下の通りです。

ollama run codellama:70b-instruct

python – Pythonコードの特化バリエーション

Pythonのコードに特化したこのバリエーションは、100億トークンのPythonコードでさらに調整されています。具体的な使い方については以下の通りです。

ollama run codellama:70b-python

code – コード補完のための基本モデル

このバリエーションは、コード補完のための基本モデルです。具体的な使い方については以下の通りです。

ollama run codellama:70b-code

モデルのダウンロード

経験豊富な研究者や開発者は、Metaから直接モデルをダウンロードするリクエストを送信できます。ただし、70Bモデルは131GBあり、非常にパワフルなコンピュータが必要です。また、GitHubでCode Llamaモデルを読み込んで推論を実行するためのサンプルコードも利用できます。

Hugging Faceからのダウンロード

モデルはHugging Face Transformersフォーマットでも利用可能です。以下は、ダウンロード方法の例です。

pip install transformers

そして、Pythonコードでのモデルの利用例は以下の通りです。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("codellama:70b-python")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("codellama:70b-python")

# ここでモデルを使用してみましょう

Ollamaを使用したローカル実行

MacまたはLinuxを使用している場合、Ollamaをダウンロードしてインストールし、適切なコマンドでモデルを実行できます。具体的なコマンドは以下の通りです。

  • Instruct Model:
ollama run codellama:70b-instruct
  • Python Model:
ollama run codellama:70b-python
  • Code/Base Model:
ollama run codellama:70b-code

 

詳細や例のプロンプトについては、Ollamaのドキュメントを参照してください。

LM Studioを使用したローカル実行

Mac、Windows、またはLinuxを使用している場合、LM Studioをダウンロードしてインストールし、検索して”Code Llama 70B”と入力すると利用可能なダウンロードオプションが表示されます。

LM Studioを使用してCode Llama-70Bをローカルで実行する手順は以下の通りです:

  1. LM Studioのダウンロードとインストール: まず、使用しているオペレーティングシステムに応じて、LM Studioを公式サイトからダウンロードしてインストールします。LM StudioはMac、Windows、Linuxに対応しています。
  2. アプリケーションの起動: インストールが完了したら、LM Studioを起動します。
  3. 検索とモデルの選択: LM Studioの検索バーに “Code Llama 70B” と入力し、利用可能なモデルのダウンロードオプションが表示されます。選択したいバリエーションを選んでダウンロードします。
  4. 実行: ダウンロードが完了したら、LM Studio内でモデルを実行します。具体的な手順はLM Studioのユーザーガイドやヘルプセクションに詳細が記載されています。

LM Studioを使用することで、直感的なユーザーインターフェースを通じてCode Llama-70Bを手軽にローカルで実行できます。また、異なるプラットフォームに対応しているため、使用している環境に合わせて利用できます。

Perplexityの利用

Code Llama-70Bを試す簡単な方法として、Perplexity(パープレキシティ)を使用する手順は以下の通りです:

  1. Perplexity Labs Playgroundへのアクセス: Perplexity Labs Playgroundにアクセスするために、labs.pplx.ai を開きます。
  2. モデルの選択: 提供されているオプションから、Code Llama-70Bを選択します。
  3. 試してみる: 選択したモデルを使用して、様々なプロンプトや質問に対するモデルの反応を試してみます。Perplexityを通じてモデルの性能や生成されるコードの品質を確認できます。

Perplexity Labs Playgroundは、モデルの動作を素早く評価するための便利なプラットフォームであり、直感的なインターフェースを提供しています。モデルの挙動を理解し、必要に応じて微調整する際に有用です。

こちらも参照  PikaLabs: テキストから動画を簡単生成!使い方解説

IDEでの直接利用

VS CodeやJetBrainsのIDEに統合するための方法として、Continueがあります。これはOllamaまたはLM Studioを介してCodeLlamaをサポートしています。別の方法として、TogetherAIを使用してAPI経由でcodellama-70bにアクセスすることもできます。新しいリソースが利用可能になると、この記事はアップデートされる予定です。

CodeLlama-70B の利用方法について

これは、CodeLlama-70B を利用して自然言語処理タスクを実行するための詳細なガイドです。以下に、CodeLlama-70B の利用方法とその適用例を紹介します。

CodeLlama-70B の入手方法

CodeLlama-70B は、Perplexity が提供する大規模な自然言語モデルであり、PyTorch ライブラリを使ってトレーニングされており、英語や日本語等多くの言語に対応しています。CodeLlama-70B を利用するには、以下の手順に従ってください:

  1. GitHub から code_llama リポジトリをダウンロードします。
bash
git clone https://github.com/perplexity/code_llama.git
cd code_llama
  1. コマンドライン で、run_inference.sh ファイルを実行します。
bash
./scripts/run_inference.sh
  1. Jupyter Notebook を起動し、notebooks ディレクトリ内の任意のノートブックを開きます。

CodeLlama-70B の適用例

CodeLlama-70B は、様々な自然言語処理タスクに適用できます。以下に、一部の適用例を示します:

  • 文書生成 : 特定のテキストを基準として、新しい文章を自動的に作成します。
  • 情報検索 : ユーザーが指定したキーワードや問題に関連する情報を探し出します。
  • 翻訳 : 原文の言語を変更し、目標言語に翻訳します。
  • 自然言語認知 : 人間の言葉や表現を理解し、機械学習アプリケーションに適用します。

CodeLlama-70B を利用する際は、以下の注意点を考慮してください:

  • 資源消費量 : CodeLlama-70B は、大規模なモデルであるため、計算リソースが必要です。
  • 精度 : モデルの性能によっては、結果の正確性が低くなる場合があります。
  • 安全性 : 個人情報や保密情報を含むデータについては、適切なセキュリティメカニズムを適用してください。

CodeLlama-70B を利用することで、自然言語処理タスクを効率的に実行することができます。このガイドを参考に、CodeLlama-70B を最適に活用してみてください!

まとめ

CodeLlama-70Bを始める方法にはいくつかの異なるオプションがあります。どの方法を選んでも、モデルを効果的に活用して、コーディングの生産性向上に役立てることができるでしょう。新しいアップデートやリソースが追加されるたびに、この記事も最新の情報にアップデートされるので、定期的にチェックしてください。