groqとLlama3を合わせて爆速チャットボットを作ってみた
TLDRこの動画では、最新の言語モデルであるラマ3とグロックAPIを使って、高速で簡易的なチャットボットを作成する方法が紹介されています。ラマ3はオープンで公開されたモデルで、外部情報漏洩のリスクがなく、GPUが必要なため自力で動かすのは大変ですが、グロックサービスを使うと無料で簡単に使えます。グロックは言語モデルを高速で動かすことができるAIチップを開発しており、現在はラマ3の70Bモデルを無料でAPI経由で利用可能で、応答が非常に速いです。また、将来的には400Bモデルが登場し、より高度な機能が期待されています。コードも提供されており、誰でも簡単にチャットボットを作成できるようになっています。
Takeaways
- 🤖 RAM3という原語モデルがリリースされ、8Bと70Bの2つのモデルが提供されている。8Bは80億、70Bは700億のパラメーターを持つ。
- 🌐 RAM3はオープンで公開されており、個人がダウンロードして自由に使用できる。ただし、RAM3の規約に基づいて使用する必要がある。
- 🚫 RAM3のモデルを使用する際には、情報漏洩のリスクがなくなることが大きな利点となっている。
- 💻 GPUが必要なため、RAM3のモデルを自前で動かすのは大変だが、グロックというサービスを使うと簡単にRAM3のモデルを使用できる。
- ⚡️ グロックは言語モデルを動かすためのAIチップを開発し、RAM3の70Bモデルを動かす際の速度と価格の関係が優れている。
- 🆓 現在、グロックのAPIを使ってRAM3のモデルを無料で使用できる。ただし、レイトリミットや利用回数、処理できる文字数の制限がある。
- 📈 RAM3の400Bモデルも学習中で、将来的にはクロード3のオーパスを超える可能性があると期待されている。
- 🌟 RAM3の70Bモデルは、GoogleのJemi Pro1.5やCL3のソネットと比較して同等または近い性能を持ち、非常に高い評価を得ている。
- 📝 RAM3のモデルは英語で学習されており、日本語の性能は英語と比べて変わる可能性がある。また、5%程度が英語以外の言語を使用している。
- 🔍 RAM3のオープンソース性については疑問が残るが、商用利用には制限があり、月間7億人以上のユーザーがいる場合はメタ社からのライセンスが必要。
- 📚 グロックのAPIを使って簡易的なチャットボットを作成し、その使用方法が説明されている。また、RAM3の8Bモデルと70Bモデルの応答速度と文章の自然性が比較されている。
Q & A
ラマ3とグロックを使って作られたチャットボットの特徴は何ですか？
-ラマ3とグロックを使って作られたチャットボットは、非常に高速に文章を生成することができ、オープンソースのモデルを使用しているため、外部の情報漏洩リスクがなく、自由に使用できるという特徴があります。
ラマ3のモデルはなぜオープンで公開されていると言えますか？
-ラマ3のモデルはオープンで公開されていると言えるのは、自分のパソコンにダウンロードして自由に使うことができるからです。ただし、RAM3の規約によると、RAM3のモデルを使って新たなAIモデルを作って提供する場合は、そのAIモデルの名前の先頭に「RAM3」という単語をつける必要があります。
グロックサービスを使うと何が嬉しいのですか？
-グロックサービスを使うと、GPUなどの効果的な機会が必要なく、無料で簡単にラマ3のモデルを使うことができます。また、グロックは世界で最も速く文章を生成することができるサービスであり、APIを通じてプログラムから実行できるようになっています。
ラマ3の8Bモデルと70Bモデルの違いは何ですか？
-ラマ3の8Bモデルは80億のパラメーターを持ち、70Bモデルは700億のパラメーターを持つ、それぞれ異なるサイズのモデルです。70Bモデルはパラメーターが多いため、より高精度な応答を提供できますが、8Bモデルの方が生成速度が早くなります。
グロックのAPIを使ってチャットボットを作るとき、何が一番難しいポイントですか？
-グロックのAPIを使ってチャットボットを作る際、一番難しいポイントはストリーミング処理の実現です。これは、文章を生成しながらすぐに表示していく必要があるため、リアルタイムで応答を提供する必要があります。
ラマ3の400Bモデルがリリースされたら、どのような影響が予想されますか？
-ラマ3の400Bモデルがリリースされた場合、より高精度な応答が期待され、チャットボットの質が向上するでしょう。また、オープンソースのモデルをファインチューニングする機会が増え、多言語対応モデルの登場も期待できます。
グロックサービスの利用にはどのような制限がありますか？
-グロックサービスの利用には、レートリミットと利用の回数の制限、および処理できる文字数の制限があります。たとえば、RAM3の70Bモデルを使用する場合、1分間には30回までのチャットが可能です。また、1分間に処理できる文字数は9000トークンとなっています。
ラマ3の70Bモデルの性能はどの程度ですか？
-ラマ3の70Bモデルは、GoogleのJemi Pro1.5やCL3のソネットというモデルとほぼ同じくらいの性能を持っています。ただし、その評価は英語で行われたため、日本語の性能については異なる可能性があります。
今後のラマ3のモデルに関して、どのようなアップデートが期待されますか？
-今後のラマ3のモデルに関して、マルチモーダルなモデルや多言語対応したモデルが登場する予定です。また、400Bのモデルも学習中で、さらに大きなモデルが提供される可能性があります。
チャットボットのコードを書く際の重要なポイントは何ですか？
-チャットボットのコードを書く際の重要なポイントは、ユーザーの入力を適切に処理し、選択したモデルに応じてメッセージを生成し表示するロジックを実装することです。また、ストリーミング処理を実装して、リアルタイムで文章を生成・表示する必要があります。
ラマ3のモデルを使用する際には、どのような注意点がありますか？
-ラマ3のモデルを使用する際には、外部のクラウドサービスを使用する場合はグロックサービスが推奨されますが、レートリミットや利用回数、処理できる文字数の制限があることに注意する必要があります。また、RAM3の規約に従って、RAM3をベースとした新たなAIモデルを提供する場合は、その名前に「RAM3」をつける必要があります。
Outlines
🤖 Introduction to RAM3 and GPT Models
The first paragraph introduces a chatbot created using the RAM3 API. It discusses the potential of RAM3, a recently released language model, which is gaining popularity overseas for its high performance. Although RAM3 does not surpass GPT4, it is an open-source model that allows users to download and use it freely, reducing the risk of information leakage. The paragraph also touches on the limitations of using RAM3, such as the need for powerful GPUs and the potential for information leakage when using services like GPT. It concludes with an introduction to the GLOCK service, which allows for easy and free use of the RAM3 model and is known for its fast text generation capabilities.
📈 RAM3 Model Performance and Open Source Concerns
The second paragraph delves into the performance of the RAM3 models, specifically the 8B and 70B models, and compares them with other models like Google's JemiPro1.5 and CL3. It highlights that while RAM3 is open-source, there are certain restrictions, such as naming conventions for any new AI models developed using RAM3. The paragraph also mentions the potential for RAM3 to surpass other models like GPT and CLOD3, and discusses the implications of RAM3's open-source status, raising questions about what truly constitutes open-source software. Additionally, it provides an overview of the GLOCK service, emphasizing its speed and cost-effectiveness in running language models like RAM3.
🚀 Creating a Free Chatbot with RAM3 and GLOCK's API
The third paragraph demonstrates how to create a simple chatbot using GLOCK's API and the RAM3 model. It showcases the ease of use and the impressive speed at which the chatbot can generate responses. The paragraph also compares the performance of the 8B and 70B models of RAM3, noting that while the 8B model is faster, the 70B model generates more natural and detailed responses. The speaker expresses optimism about the potential impact of RAM3 and discusses the possibility of fine-tuning open-source models in the future. The paragraph concludes with an invitation for viewers to try out the chatbot and use the provided code, and a reminder to subscribe to the channel for more content.
Mindmap
Keywords
💡groq
💡Llama3
💡チャットボット
💡オープンソース
💡GPU
💡パラメーター
💡ストリーミング
💡API
💡ファインチューニング
💡プロンプト
💡マルチモーダル
Highlights
使用Groq的API制作了一个简单的聊天机器人。
介绍了Llama3模型，包括8B和70B两种模型。
Llama3模型的性能在海外引起了相当大的关注。
Llama3模型是开源的，可以自由下载和使用。
使用Llama3模型可以减少信息泄露的风险。
Llama3模型需要大量的GPU资源来运行。
通过Groq的服务可以免费且轻松地使用Llama3模型。
Groq的服务是目前世界上生成文章速度最快的服务之一。
介绍了如何使用Groq的API来创建聊天机器人。
展示了使用Groq API的聊天机器人的响应速度。
Llama3的70B模型在性能上与Google的Jemi Pro1.5相当。
Llama3模型大部分是用英语数据训练的，因此英语性能较高。
未来几个月内，Llama3将推出多语言和多模态模型。
Llama3的400B模型正在训练中，预计将超过现有的模型。
尽管Llama3被宣传为开源，但其使用存在一些限制。
Groq公司是开发AI芯片以运行语言模型的公司。
使用Groq服务可以以非常低的成本运行Llama3的70B模型。
目前，Groq的API允许免费使用Llama3模型。
介绍了如何使用大约100行代码创建聊天机器人。
展示了使用Groq API的聊天机器人的简单性和快速性。
讨论了Llama3模型对未来开源模型和微调方法的影响。
