تعرف على Llama 3 - نموذج لغة مفتوح المصدر (LLM) أنشأته Meta، مما يغير سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي ويمكنه دعم مجموعة واسعة من حالات الاستخدام. تستكشف هذه الدليل ما هو وكيف يمكن أن يغير طريقة عملك. 

‍

من المتوقع أن ينمو عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) على مدار السنوات القادمة، ليصل إلى 1.3 تريليون دولار في الإيرادات بحلول عام 2032. مع هذا الازدهار، ليس من العجب أن العديد من الشركات تتنافس لبناء أفضل LLM.

لا تختلف Meta. في أبريل 2024، أصدرت Llama 3، وهي LLM مبتكرة وقوية تضبط معايير الجودة الجديدة للمنافسين الآخرين. ما يميز هذا النموذج الذكاء الاصطناعي عن الأدوات الأخرى هو أنه مفتوح المصدر وتم تدريبه على مجموعات هائلة من البيانات.

لكن دعونا لا نضيع المزيد من الوقت. استمتع بقراءة هذه المقالة لاستكشاف ما هو Meta Llama 3، وميزاته الرئيسية، وحالات استخدامه، والمزيد. 

ما هو Meta Llama 3؟

Llama 3 هو أحدث LLM من Meta AI مصمم لحالات استخدام متعددة، مثل الرد على الأسئلة باللغة الطبيعية، وكتابة الشيفرة، وعصف الأفكار. 

نظرًا لأن هذا المساعد الذكي قد تم تدريبه على كميات هائلة من بيانات التدريب، فإنه يفهم السياق ويستجيب كالبشر، مما يجعله مفيدًا في صياغة المحتوى وتقديم المعلومات.

يأتي Llama 3، على عكس نماذج Llama الأخرى، مع التدريب المسبق وتعديل التعليمات مع 8 مليارات أو 70 مليار معلمة، مما يجعله مثاليًا لمهام متعددة، بما في ذلك توليد الشيفرات والتلخيص.  

هذا النموذج مفتوح المصدر متاح أيضًا مجانًا على Hugging Face وMicrosoft Azure وNVIDIA NIM وAWS وGoogle Cloud.

لكن ما الذي يجعله مختلفًا عن الإصدارات السابقة؟ دعنا نكتشف. 

كيف يختلف Llama 3 عن Llama 2؟

ما الذي يجعل Llama 3 أفضل من Llama 2؟ لا ينبغي أن يكونوا مختلفين جدًا، أليس كذلك؟ 

حسنًا، بادئ ذي بدء، يحتوي Llama 3 من Meta على مجموعة بيانات تحتوي على 15 تريليون رمز (مما يتيح ترميز اللغة بشكل أكثر كفاءة وأداءً أفضل)، وهو أكبر بسبع مرات من النماذج السابقة.

مع دعم Llama 3 لأكثر من 128,000 رمز، فإنه يجعله أكثر قدرة من الإصدارات الأخرى من Llama، مقدما دقة وموثوقية unmatched. 

علاوة على ذلك، وفقًا لـ Meta، أضافوا أربع مرات من الشيفرة وتغطية 30 لغة. كما أضافوا Code Shield، وهو حزام أمان يلتقط أي شيفرة خاطئة قد ينتجها Llama 3. 

في الختام، بينما يمتلك Llama 3 نفس بنية المحول مثل Llama 2، إلا أنه أفضل وأكثر كفاءة من الأجيال السابقة. 

إليك ما يقوله أحد مستخدمي Reddit حول ذلك: 

“حتى من خلال الاختبارات المحدودة التي كانت ممكنة حتى الآن، من الواضح بالفعل أن نموذج 70B هو أفضل نموذج مفتوح المصدر حاليًا. قد قيل بالفعل إن أحجام نماذج أخرى والنوافذ السياقية الأكبر ستتبع. 

لكن إذا كان Llama 3 جيدًا جدًا في ما يفعله، فما هي ميزاته الرئيسية؟ 

لا توجد مشكلة؛ يمكننا استكشاف هذا الموضوع في القسم التالي. 

ما هي الميزات الرئيسية لـ Llama 3؟

يجب أن يكون هناك شيء ما عن Llama 3 يجذب العديد من الناس. بعد كل شيء، يتفوق Llama 3 على منافسين آخرين مثل Claude 3 أو ChatGPT بمتوسط 15% عبر معايير الذكاء الاصطناعي. ما الذي يمنح Llama 3 الميزة؟

لننظر إلى ميزاته الرئيسية؛ قد تقدم الإجابة التي نبحث عنها: 

• نماذج المعلمات: تقدم Meta نموذجين للمعلمات، مثل Llama 3 70b و8b. متفوقًا على Llama 2 في هذا المجال، يعزز هذا الجيل الجديد من LLM الكفاءة، ويحسن توليد الشيفرة، ويحسن أداء النموذج في السيناريوهات الواقعية. 
• مجموعات تدريب البيانات: لجعل Llama 3 الأفضل، قامت Meta بتدريبه على مجموعات بيانات كبيرة وعالية الجودة. جمع أكثر من 15 تريليون رمز من مصادر عامة، تم إعداد Llama 3 للعديد من حالات الاستخدام متعددة اللغات. أنشأت Meta خطوط ترشيح، مثل مرشحات NSFW ومرشحات تجريبية، مصنفات جودة، وإزالة حالات النسخ المكررة الدلالية. 
• هندسة النموذج: يحتفظ Llama 3 بهندسة المحولات فقط، لكنه يأتي بعدة ترقيات. أولاً، يقوم Llama 3 بترميز اللغة بشكل أكثر كفاءة، مما يحسن أدائه بشكل كبير. ثانيًا، تم دمج Llama أداة انتباه استفساري مجمعة (GQA) في كلا نموذجين المعلمات، مما يزيد من كفاءة الاستدلال. 
• توسيع ما بعد التدريب: طورت Meta قوانين توسع تفصيلية سمحت لها بتوقع أداء Llama 3 في المهام الرئيسية، مثل توليد الشيفرات التي قُيّمت على معيار HumanEval. بالإضافة إلى ذلك، طورت Meta مجموعة تدريب متقدمة تعمل على أتمتة معالجة الأخطاء وتعظيم وقت تشغيل GPU. 
• تعديل تعليمي: النهج الجديد لشركة ميتا في ما بعد التدريب هو مزيج من أخذ عينات الرفض، وتحسين سياسة القرب (PPO)، وتحسين التفضيلات المباشرة (DPO). تحسن هذه المجموعة جودة المطالب وأداء Llama 3. 

حسنًا، كانت هذه جولة من المعلومات. لا تتردد في القراءة مرة أخرى إذا شعرت أن هناك شيئًا غير واضح. 😉

إذا كنت مستعدًا للمضي قدمًا، فلنناقش حالات الاستخدام الرئيسية لـ Llama 3. 

ما هي حالات الاستخدام الرئيسية لـ Llama 3؟

منذ بداية المقال، ربما تساءلت، "ما هي الأمور التي يتقنها Llama 3 فعلاً؟" هذا ما ستحاول هذه الفقرة الإجابة عليه. 

لذا، إليك أكثر حالات الاستخدام شيوعًا لـ Llama 3: 

• الدردشة: نظرًا لأن Llama 3 لديه فهم عميق للغة، يمكنك استخدامه لأتمتة خدمة العملاء. وبالتالي، تحرر وقت وكالاتك للتركيز على تحسين العلاقات مع العملاء. سيشعر عملاؤك أيضًا بمزيد من التفاعل مع علامتك التجارية.
• إنشاء المحتوى: باستخدام Llama 3، يمكنك توليد أنواع مختلفة من المحتوى، بدءًا من المقالات والتقارير إلى المدونات وحتى القصص. بهذه الطريقة، تُبسط عملية إنشاء المحتوى وتُنتج المزيد من القطع بسرعة أكبر. 
• الاتصالات عبر البريد الإلكتروني: كلما شعرت بالاحتياج وليس لديك الكلمات الصحيحة، يمكن لـ Llama 3 مساعدتك في صياغة رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك وصياغة الرد الصحيح في كل مرة. بهذه الطريقة، تحافظ على نبرة علامة تجارية متسقة عبر جميع قنوات الاتصال. 
• تقارير تحليل البيانات: إذا كنت بحاجة أبدًا لرؤية كيف يعمل عملك، يمكن لـ Llama 3 تلخيص نتائجك (بالإضافة إلى مستنداتك الطويلة) وتوليد تقارير جذابة بصريًا بالبيانات، حتى تتمكن من اتخاذ قرارات مستنيرة. 
• توليد الشيفرة: لقد ذكرنا هذا عدة مرات خلال المقال وهو من الحالات الرئيسية لـ Llama 3. نتيجة لذلك، يمكن للمطورين توليد أجزاء من الشيفرة وتحديد الأخطاء. لكن Llama 3 biedt أيضًا الكفاءات البرمجية لتحسين العملية. 

هذا كل شيء حول حالات استخدام Llama. 

المضي قدمًا، لنناقش النظام البيئي للأمان الخاص به. 

ما هو نظام الأمان الخاص بـ Llama 3؟

يلعب Llama 3 مع البيانات الحساسة، لذا من البديهي أن Meta تركز على تنفيذ تدابير أمان قوية للحفاظ على تلك البيانات آمنة.

إليك ما يستخدمه نظام Llama 3 لجعله أكثر أمانًا للاستخدام:  

• Llama Code Shield – باختصار، يستبعد Code Shield الشيفرات غير الآمنة التي ينتجها Llama، مما يضمن عدم تضمينها في المنتج النهائي. ببساطة، يقوم بتصنيف وتصفية الشيفرات غير الآمنة. 
• Llama Guard 2 – تستند هذه التدبير الأمني إلى تحليل نصك، بما في ذلك المطالب والردود، ووضع علامة "آمنة" أو "غير آمنة" وفقًا لمعايير MLCommons AI Safety Taxonomy. ما يجعل النص غير آمن هو الأوصاف التي تحتوي على تمييز، أو خطاب كراهية، أو عنف.  
• CyberSec Eval 2 – الهدف من CyberSec Eval 2 هو قياس مدى أمان LLM، باستخدام خدمات مثل القدرات الهجومية للأمن السيبراني، والتعرض لتقييم حقن المطالب، وإساءة استخدام مترجم الشيفرات الخاصة به. 
• torchtune – يستخدم Llama 3 من Meta مكتبة ناتجة عن PyTorch لكتابة وتجربة LLMs. لماذا؟ لأنه يقدم وصفات تدريب فعالة من حيث الذاكرة لمزيد من التخصيص. 

لقد انتهينا من قسم النظرية في هذه المقالة. الآن، دعنا نكون عمليين ونتعلم كيفية استخدام Llama 3 بواسطة Meta AI. 

كيف يمكنك استخدام Llama 3؟

أنت تريد استخدام والوصول إلى Llama 3، لكنك لا تعرف من أين تبدأ. هل تداعبها أم تعطيها طعامًا؟ لا — كل ما عليك القيام به هو فتح تطبيق Meta AI على فيسبوك أو ماسنجر أو واتساب أو إنستغرام أو عبر الويب. 

يعمل كما يعمل ChatGPT، مما يعني أنه سيكون لديك قسم محدد حيث يمكنك طرح أي سؤال على Meta AI. 

الخبر السيئ هو أنه متوفر حاليًا في عدد قليل من الدول فقط، مثل: 

• الولايات المتحدة
• أستراليا
• كندا
• غانا
• جامايكا
• ملاوي
• نيوزيلندا
• نيجيريا
• باكستان
• سنغافورة
• جنوب أفريقيا
• أوغندا
• زامبيا
• زمبابوي

لذا، إذا كنت غير متواجد في إحدى هذه الدول، فقد تتلقى هذه الرسالة المؤسفة: 

ومع ذلك، لا تقلق — تعد Meta بإضافة المزيد من الدول إلى قائمتها، حيث أنهم في بداية هذه الرحلة. لذا ترقب متى سيكون Llama 3 متاحًا في منطقتك. 

بالنسبة لأولئك الذين لديهم إمكانية الوصول، كل ما عليك فعله هو زيارة llama.meta.com والنقر على تجربة Meta AI في الزاوية العلوية اليمنى. 

ستفتح علامة تبويب جديدة مع لوحة المعلومات الخاصة بـ Llama 3 حيث يمكنك كتابة مدخلاتك في مربع المطالبة. 

مثل ChatGPT، ستقوم هذه الأداة بتوليد النص المطلوب بناءً على المطالبة الخاصة بك.

يمكنك أيضًا استخدام Llama 3 عبر منصات أخرى، مثل Hugging Face، Perplexity AI، Replicate، GPT4All، Ollama، ChatLabs، أو محليًا. 

الآن دورك!

لدى Meta الكثير في جعبتها لـ Llama 3، بما في ذلك تجربة مع تعددية النماذج وتطوير أكبر نموذج لها حتى الآن (أكثر من 400 مليار معلمة). 

هذا البرنامج الذكي لديه القدرة على إحداث ثورة في السوق وتحديد معايير جودة جديدة للمنافسين الآخرين. لكنك تعرف من لديه أيضًا القدرة على تغيير طريقة عملك؟ 

Guru! 

إنها منصة بحث ذكاء صناعي للمؤسسات، إنترانت، وويكي تحسن من إنتاجية فريقك. باختصار، يمكنك البحث عن كل شيء، من الدردشات إلى التطبيقات إلى المعرفة الخاصة بالشركة، والحصول على إجابات سريعة لجميع الاستفسارات. 

كل ذلك دون الحاجة لتبديل التطبيقات. 

جرب Guru الآن لاكتشاف المزيد. 

‍

‍

‍