先日、Orange Pi 5でELYZAを動かしてみた話を書きました。
ELYZAはLlamaだからLlama.cppで動いたわけですが、「LlamaだったらCode Llamaも動くのでは？」と思い試してみました。
Code Llamaについては、この辺の説明を
さらに詳しい説明は、Meta ResearchのGitHubから
paperへのポインタもあるので、気になる人はそちらに。
要するに「自然言語で指示してプログラムを書いてくれる」というものです。
実は既にLlama.cppでCode Llamaは結構試されているようで、GGUFもあります。
Llama.cppでCode Llama（cuBLASによるGPUオフロードも）
TheBloke/CodeLlama-7B-Instruct-GGUF
要するに今回は、他人の作った手順で他人の作ったGGUFを試してみるという、実に簡単な追試をしただけです。元の人がいろいろ書いているハマりどころも、既にELYZAでやったことなので、結局のところ
GGUFを持って来て動かしてみる
というだけのものになっています。簡単ですね。ではやってみます。
$ git checkout master
$ git pull origin master
$ git checkout local
$ git merge master
$ make LLAMA_OPENBLAS=1 -j 3
$ make clean
$ wget https://huggingface.co/TheBloke/CodeLlama-7B-Instruct-GGUF/resolve/main/codellama-7b-instruct.Q4_K_M.gguf
$ ./main -m ./models/codellama-7b-instruct.Q4_K_M.gguf --temp 0.1 -p "[INST]javascriptで100以下のフィボナッチ数列を計算するコードを生成してください。説明は可能な限り簡潔に。日本語で。[/INST]"
gitコマンドでもげもげやっているのは、Llama.cppのような変化の激しいものをさらにローカルでいじった時にconflictするのを避けるためにローカルブランチを作っているからです。
元のプロンプロはpythonだったのですが、それでは芸がないのでjavascriptで書くように指示しました。
$ ./main -m ./models/codellama-7b-instruct.Q4_K_M.gguf --temp 0.1 -p "[INST]javascriptで100以下のフィボナッチ数列を計算するコードを生成してください。説明は可能な限り簡潔に。日本語で。[/INST]"
Log start
main: build = 1191 (6c47fd5)
main: seed = 1693982521
llama_model_loader: loaded meta data with 20 key-value pairs and 291 tensors from ./models/codellama-7b-instruct.Q4_K_M.gguf (version GGUF V2 (latest))
llama_model_loader: - tensor 0: token_embd.weight q4_K [ 4096, 32016, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 1: blk.0.attn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 141: blk.22.attn_k.weight q4_K [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 142: blk.22.attn_output.weight q4_K [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 143: blk.22.attn_q.weight q4_K [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 144: blk.22.attn_v.weight q6_K [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 145: blk.23.attn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 146: blk.23.ffn_down.weight q4_K [ 11008, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 147: blk.23.ffn_gate.weight q4_K [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 148: blk.23.ffn_up.weight q4_K [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 149: blk.23.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 150: blk.23.attn_k.weight q4_K [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 151: blk.23.attn_output.weight q4_K [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 152: blk.23.attn_q.weight q4_K [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 153: blk.23.attn_v.weight q4_K [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 154: blk.3.attn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 155: blk.3.ffn_down.weight q4_K [ 11008, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 156: blk.3.ffn_gate.weight q4_K [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 157: blk.3.ffn_up.weight q4_K [ 4096, 11008, 1, 1 ]
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[INST]javascriptで100以下のフィボナッチ数列を計算するコードを生成してください。説明は可能な限り簡潔に。日本語で。[/INST] JavaScriptで100以下のフィボナッチ数列を計算するには、以下のようなコードを使用できます。
```javascript
function fibonacci(n) {
if (n <= 1) return n;
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
console.log(fibonacci(100)); // 354224848179261915075
```
このコードは、`fibonacci`関数を定義しています。この関数は、引数として与えられた値`n`を使用してフィボナッチ数列を計算します。
`if (n <= 1) return n;` という行では、`n`が1以下の場合にはその値を返します。これにより、フィボナッチ数列の最初の2つの要素（0と1）を計算することができます。
`return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);` という行では、`fibonacci`関数を再帰的に呼び出して、フィボナッチ数列の残りの要素を計算します。
最後に、`console.log(fibonacci(100));` という行では、`fibonacci`関数を呼び出して、フィボナッチ数列の100番目の要素を計算します。
このコードを実行すると、354224848179261915075の値が表示されます。
## フィボナッチ数列の公式
フィボナッチ数列は、次の公式でも計算できます。
`fib(n) = (phi^n - (1-phi)^n) / sqrt(5)`
ここで、`phi`は黄金分割の定数で、`sqrt(5)`はその平方根です。
## まとめ
フィボナッチ数列は、再帰的に計算することができます。また、公式を使っても計算できます。
[end of text]
llama_print_timings: load time = 849.87 ms
llama_print_timings: sample time = 956.43 ms / 635 runs ( 1.51 ms per token, 663.93 tokens per second)
llama_print_timings: prompt eval time = 280339.53 ms / 322 tokens ( 870.62 ms per token, 1.15 tokens per second)
llama_print_timings: eval time = 228898.40 ms / 633 runs ( 361.61 ms per token, 2.77 tokens per second)
llama_print_timings: total time = 510559.63 ms
Log end
CPU負荷はピークで100%近くなりました。ELYZAの時よりも重い感じです。文字の出て来る速度は、そんなに遅いという感じではありません(結果参照)。途中でハングアップしたかと思うような止まっている時間があったのは、出力が長いから「続きを考える」状態になったからでしょうね。それがない回(最初にPythonで試した時はありませんでした)は、この半分くらいで終わってます。
あまり期待してなかったのですが、ちゃんとコードが出ているし、ちゃんと日本語で説明してくれてますね。と言うか、高々こんな簡単なコードにここまで説明がつけられるとか、なかなか凄いなと思います。Orange Pi 5は、ELYZA試した時と同じです。メモリは16GBのものです。
とりあえずCode LlamaもOrange Pi 5で動いてくれました。もっと大きな問題を食わせたら、多分もっと大変になるとは思いますけど、お試し程度であれば動いてくれるなという感じです。もしかして適当にLang Chain使えば、寝ている間にプログラム書いてくれる「小人さん」が出来るのでしょうか？
PS.
「円周率を500桁計算するJavascriptのプログラムを書いて」と指示するのだけど、いろいろプロンプトを入れてみても、
function calculatePi(digits) {
let numerator = 1;
let denominator = 1;
for (let i = 2; i <= digits; i++) {
numerator *= i;
denominator *= i - 1;
}
return numerator / denominator;
}
console.log(calculatePi(500)); // Output: 3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679
などと言う意味不明なコードを出して来ます。7bの限界でしょうかね。
そう思って13bでも試してみました。
const PI_TO_500 = Math.PI.toFixed(500);
console.log(`円周率: ${PI_TO_500}`);
ちょっとこれでは使えませんね。
これは別にLlama.cppのせいではなくて、codellama/codellama-playgroundでも似たような答えしか返してくれませんので、Code Llamaの限界なのでしょう。
