What is Transformer Lab?
Transformer Labは、高度なLLMエンジニアリングのためのオールインワン、オープンソースのワークスペースです。研究者、開発者、AI愛好家など、どなたでもこの無料ツールを使用することで、お使いのコンピューター上で直接、大規模言語モデル(LLM)との対話、トレーニング、ファインチューニング、評価を行うことができます。サブスクリプションやクラウドへの依存は一切不要です。GPU、TPU、Apple Silicon(M1、M2、M3)に対応しており、Transformer Labはアクセスしやすく、柔軟性があり、強力なツールとして設計されています。
主な機能
? ワンクリックで数百ものモデルにアクセス
Llama3、Phi3、Mistral、Gemmaなどの人気LLMを簡単にダウンロードして使用できます。Huggingfaceから任意のモデルを呼び出すこともでき、比類のない柔軟性を提供します。
? 様々なハードウェアでのファインチューニングとトレーニング
Apple SiliconではMLX、GPUではHuggingfaceを使用してモデルをファインチューニングします。ローカルでもクラウドでも、Transformer Labはお使いの環境に適応します。
⚖️ 高度なトレーニング手法
RLHF(Human Feedbackからの強化学習)、DPO、ORPO、SIMPOなどを試して、特定のタスクに合わせてモデルを最適化できます。
? インタラクティブなチャットと推論
モデルとチャットし、生成パラメーターを調整し、バッチ推論を使用してテストします。プリセットプロンプトとチャット履歴により、シームレスな実験が可能です。
? 検索拡張型生成(RAG)
ファイルをドラッグアンドドロップしてRAGワークフローを作成し、LLMがドキュメントと対話できるようにします。MLX、Huggingface、その他のエンジンに対応しています。
? モデルの評価と比較
LLMをテストしてベンチマークを作成し、パフォーマンスとユースケースへの適合性を理解します。
? プラグインによる拡張
独自のプラグインを作成するか、既存のプラグインを使用してTransformer Labをカスタマイズできます。組み込みのMonacoコードエディターを使用すると、詳細を簡単に調べることができます。
Transformer Labの対象者
AI研究者:RLHFや選好最適化などの最先端のトレーニング手法を試行できます。
開発者:特定のアプリケーションに合わせてモデルをファインチューニングし、様々なプラットフォームに展開できます。
AI愛好家:高価なクラウドリソースを必要とせずに、LLMを探索できます。
ユースケース
カスタムモデル開発
独自のデータセットを使用して、カスタマーサポートやコンテンツ生成など、特定のタスクに合わせてLLMをファインチューニングします。RAGによるドキュメントとの連携
PDFやテキストファイルをドラッグアンドドロップして、ドキュメントに基づいて質問に答えるチャットボットを作成します。モデルの評価と比較
複数のLLMをテストして、速度、精度、コスト効率などの観点から、アプリケーションに最適なものを探します。
Transformer Labを選ぶ理由
無料かつオープンソース:隠れたコストやサブスクリプションはありません。ダウンロードしてすぐに使い始めることができます。
クロスプラットフォーム互換性:Windows、macOS、Linuxで動作し、Apple SiliconとGPUに対応しています。
コミュニティ主導:プラグインに貢献し、Discordコミュニティに参加して、ツールの将来を形作ることができます。
始めましょう
Transformer Labについて学ぶ最良の方法は、実際に使ってみる事です。エンドツーエンドのチュートリアルビデオを視聴し、アプリをダウンロードして、LLMを自由に試してみてください。モデルのファインチューニング、AIとのチャット、カスタムデータセットの作成など、Transformer Labは高度なLLMエンジニアリングの力をあなたの手に委ねます。
FAQ
Q:Transformer Labを使用するにはGPUが必要ですか?
A:GPUまたはTPUはパフォーマンスを向上させますが、Transformer LabはMLXを使用してApple Silicon(M1、M2、M3)でも動作します。
Q:クラウドでTransformer Labを使用できますか?
A:はい!エンジンをリモートまたはクラウドマシンで実行しながら、UIをローカルで実行できます。
Q:Transformer Labは初心者にも使いやすいですか?
A:もちろんです。ワンクリックダウンロード、プリセットプロンプト、ドラッグアンドドロップ機能により、あらゆるスキルレベルのユーザーがアクセスできるように設計されています。
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