大規模言語モデルの分野は急速に発展しており、その中でも Llama は注目の存在です。Llama 3 により可能性は一段と広がりました。本章では、その機能を探り、llama-cpp-python での使い方を学び、パラメータの調整や役割の付与によってモデルの振る舞いをコントロールする方法を理解します。

Llamaとは何ですか？

Llama 3 とチャットする

レスポンスの抽出

Llama 3 のパラメータを調整する

カスタマーサポートの応答をガイドする

安全な応答を確保する

クリエイティブな文面を生成する

チャットの役割を割り当てる

会話を組み立てる

System メッセージ

LLM と Llama を理解する

言語モデルはテキストを生成するだけではありません。構造化され、コンテキストを踏まえた応答を出力するように誘導できます。本章では、llama-cpp-python を活用して、特定の形式で出力を生成する方法を学びます。データ連携に使える JSON 互換の応答も含みます。さらに、プロンプト設計のテクニックで Llama の出力をタスクに合わせて整えます。最後に、複数のやり取りを通じてコンテキストを維持する会話を構築し、より自然なインタラクションを実現します。

非構造的な応答を導く

Llama向けのプロンプト整形

Llamaでの少数ショットプロンプト

構造化された出力を生成する

JSONの在庫リストを作成する

構造化されたJSONスキーマの指定

会話を構築する

会話用クラスを作成する

単発の会話

マルチターンの会話

おめでとうございます！

Llama をローカルで使う

Llama のようなオープンソースの大規模言語モデルは、自分のコンピュータで実行できるため、データのプライバシーを保ちながらコストも抑えられます。本コースでは、Llama をローカル環境でセットアップして活用する方法を学びます。プロンプトの工夫による応答品質の向上、コンテキストを保持する会話の構築、プロジェクトの要件に合わせた出力の調整などのシンプルな手法を扱います。たとえば、構造化データの生成や、より明確な応答へのリファインなどです。Python の使用経験がある学習者を対象としています。

<h2>Llama大規模言語モデル（LLM）の使い方を学ぶ</h2>  
Llama LLMとは何か、そしてそれを使ってプロジェクトを強化するにはどうすればよいのでしょうか？このコースでは、Llamaをローカルで実行する方法、プロンプトエンジニアリングで応答を導く方法、そして構造化された文脈を意識した会話を構築する方法を学びます。 <br>  
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<h2>Llamaモデルとその活用方法を理解する</h2>  
Llamaの基礎概念の紹介から始め、Llamaモデルとのやり取りの方法を学び、その活用事例を探ります。 llama-cpp-pythonライブラリを使って、モデルのセットアップ、実行、操作を実践的に学べます。 進めていく中で、手法を活用してLlamaの応答を洗練させ、会話履歴を維持し、自動化ワークフローに統合できる構造化された出力を生成します。<br>  
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これは、開発者やAI実務者にとってLlamaを学ぶのに最適な入門コースです。 この強力なオープンソースLLMの基礎と、実際の現場でどのように活用するかを学びます。  

Python Toolbox

Llama LLMをローカルで実行し、スタックに統合する最新技術を探る。

Llama 3 を使いこなす

Llama LLMをローカルで実行し、スタックに統合する最新の手法を学ぶ。

チャットの役割を割り当てる

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