[ChatStream] meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 用の ChatPromptクラス

[ChatStream] meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 用の ChatPromptクラス

昨日(2024/4/19) に発表になった Llama3 用の ChatPrompt クラス※をご紹介します。

from chatstream import AbstractChatPrompt

SYSTEM_PROMPT = """\
You are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible, while being safe. Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature.
If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.\
"""


class ChatPromptMetaLlamaLlama3Instruct(AbstractChatPrompt):
    """
    meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

    Prompt Guide from
    https://huggingface.co/blog/llama3
    """

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.set_requester("user")
        self.set_responder("assistant")

    def is_skip_special_token(self):
        return False

    def get_stop_strs(self):
        if not self.chat_mode:
            return None
        return ['<|eot_id|>']

    def get_replacement_when_input(self):
        return None

    def get_replacement_when_output(self):  # replace when response_text gotten
        return None

    def create_prompt(self, opts={}):
        if self.chat_mode == False:
            return self.get_requester_last_msg()

        # Chat Mode == True の場合のプロンプトを構築する
        ret = f"<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{self.system}<|eot_id|>"

        merged_message = ""
        for chat_content in self.get_contents(opts):

            chat_content_role = chat_content.get_role()
            chat_content_message = chat_content.get_message()

            if chat_content_role:

                if chat_content_message:
                    merged_message = f"<|start_header_id|>{chat_content_role}<|end_header_id|>\n\n{chat_content_message}<|eot_id|>"
                else:
                    merged_message = f"<|start_header_id|>{chat_content_role}<|end_header_id|>\n\n"

                ret += merged_message
        return ret

※ChatStream ご利用のお客様は、最新の ChatStream にも取り込まれておりますが、手動で対応したい場合は上のクラスをご利用ください


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LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

こんにちは! なぜOpenAIやAnthropicは世界最高水準のLLMを作れるのに、それに肩を並べる日本発のLLMは存在しないのでしょうか? 技術力の差でしょうか。それとも人材の問題でしょうか。 答えはもっとシンプルです。GPUの枚数とお金です。 今日はそんな 「LLMの学習」にフォーカスをあて、そのリアルについて徹底解説いたします! 1. はじめに 「LLMを自分で学習させてみたい」 そう思ったとき、最初にぶつかる壁がGPUの問題です。 どのGPUを何枚使えばいいのか。クラウドで借りるべきか、オンプレで買うべきか。そもそも個人や小規模チームでLLM学習は現実的なのか。 本記事では、こうした疑問に対して、具体的な数字と事例を交えながら答えていきます。 たとえばLLaMA 2の学習にはA100が2,048枚使われました。DeepSeek-V3は約8億円かかりました。では、あなたの手元のGPUでは何ができるのか。そこを明らかにしていきたいと思います。 対象読者は、LLM学習に興味があるエンジニアや研究者です。PyTorchでモデルを書いたことがある程度の知識を前提とし

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