Mød Llama 3 - en open-source stor sprogmodel (LLM) oprettet af Meta, der ryster op i det generative AI-marked og kan understøtte en bred vifte af anvendelser. Denne guide udforsker, hvad det er, og hvordan det kan ændre den måde, du arbejder på. 

‍

Verden af generativ kunstig intelligens (AI) forventes at vokse i de kommende år, og nå $1,3 billioner i indtægter inden 2032. Med denne vækst er det ikke overraskende, at så mange virksomheder konkurrerer om at bygge den bedste LLM.

Meta er ikke anderledes. I april 2024 frigav de Llama 3, en innovativ og kraftfuld LLM, der sætter nye kvalitetsstandarder for andre konkurrenter. Det, der gør denne AI-model forskellig fra andre værktøjer, er, at den er open source og trænet på massive datamængder.

Men lad os ikke spilde mere tid. Dyk ned i denne artikel for at udforske, hvad Meta Llama 3 er, dets nøglefunktioner og anvendelser samt meget mere. 

Hvad er Meta Llama 3?

Llama 3 er Meta AIs seneste LLM designet til flere anvendelsessager, såsom at besvare spørgsmål på naturligt sprog, skrive kode og brainstorme idéer. 

Da denne AI-assistent er trænet på enorme mængder træningsdata, forstår den konteksten og svarer som et menneske, hvilket gør den nyttig til at skabe indhold og give information.

Llama 3, i modsætning til andre Llama-modeller, leveres med fortræning og instruktionsfinjustering med 8 milliarder eller 70 milliarder parametre, hvilket gør den ideel til flere opgaver, inklusive kodegenerering og opsummering.  

Denne open-source model er også frit tilgængelig på Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS, og Google Cloud.

Men hvad gør den anderledes end tidligere versioner? Lad os finde ud af det. 

Hvordan adskiller Llama 3 sig fra Llama 2?

Hvad gør Llama 3 bedre end Llama 2? De burde ikke være så forskellige, vel? 

Nå, først og fremmest, har Metas Llama 3 en dataset på 15 trillioner tokens (som muliggør mere effektiv sprogkodning og bedre ydeevne), som er 7x større end tidligere modeller.

Med Llama 3’s tokenizer, der understøtter 128.000 tokens, gør det den mere kapabel end andre Llama-versioner, og tilbyder uovertruffen præcision, ræsonnering og pålidelighed. 

Desuden, ifølge Meta, inkluderede de 4x så meget kode og dækkede 30 sprog. De tilføjede også Code Shield, et sikkerhedsnet, der fanger enhver fejlagtig kode, Llama 3 måtte generere. 

Afslutningsvis, mens Llama 3 har den samme transformer-arkitektur som Llama 2, er den bedre og mere effektiv end ældre generationer. 

Her er, hvad en Reddit-bruger siger om det: 

“Selv bare fra de begrænsede test der har været mulige indtil nu, står det allerede klart at 70B modellen er den bedste open-source model i øjeblikket. Det er allerede blevet sagt, at andre models størrelser og højere kontekstvinduer vil følge.” 

Men hvis Llama 3 er så god til det, den gør, hvad er dens nøglefunktioner? 

Ikke noget problem; vi kan udforske dette emne i den følgende sektion. 

Hvad er Llama 3’s nøglefunktioner?

Der må være noget ved Llama 3, der tiltrækker så mange mennesker. Når alt kommer til alt, overgår Llama 3 andre konkurrenter som Claude 3 eller ChatGPT med en 15% i gennemsnit på AI benchmarktests. Men hvad giver Llama 3 fordelen?

Lad os tage et kig på dens nøglefunktioner; de kan give svaret på det, vi søger: 

• Parametermodeller: Meta tilbyder to parametermodeller, såsom Llama 3 70b og 8b. Med en forbedring af Llama 2 på dette område forbedrer denne næste generations LLM effektiviteten, forbedrer kodegenerering og optimerer modelydelsen til virkelige scenarier. 
• Træningsdatasæt: For at gøre Llama 3 den bedste, har Meta trænet den på store, højkvalitets datasæt. Ved at indsamle over 15T tokens fra offentlige kilder er Llama 3 klar til mange flersprogede anvendelser. Meta har oprettet filtreringspipeline, såsom NSFW og heuristiske filtre, kvalitetsklassificeringer og semantisk deduplisering. 
• Modelarkitekturer: Llama 3 opretholder sin eneste dekoder transformer arkitektur, men med flere opgraderinger. For det første encoder Llama 3 sprog mere effektivt, hvilket signifikant forbedrer dens ydeevne. For det andet har Llama integreret Grouped Query Attention (GQA) i begge parametermodeller, hvilket øger inferens effektiviteten. 
• Post-træningsskalering: Meta udviklede detaljerede skalalove, der gav dem mulighed for at forudsige Llama 3’s ydeevne på nøgleopgaver, såsom kodegenerering vurderet på HumanEval Benchmark. Desuden udviklede Meta en avanceret træningsstabel, der automatiserer fejlbehandling og maksimerer GPU-opetid. 
• Instruktionsfinjustering: Metas nye tilgang til post-træning er en blanding af afvisningsprøveudtagning, nærliggende politikoptimering (PPO) og direkte præferenceoptimering (DPO). Denne kombination forbedrer kvaliteten af prompts og Llama 3’s ydeevne. 

Nå, det var en virvelvind af information. Du er velkommen til at læse igen, hvis du føler, at noget ikke er klart. 😉

Hvis du er klar til at gå videre, lad os tale om Llama 3’s vigtigste anvendelsessager. 

Hvad er de vigtigste Llama 3 anvendelsessager?

Fra begyndelsen af artiklen har du sikkert spurgt dig selv: “Hvad er Llama 3 egentlig godt til?” Dette er, hvad denne sektion vil forsøge at besvare. 

Så her er de mest almindelige anvendelsessager for Llama 3: 

• Chatbots: Da Llama 3 har en dyb sprogforståelse, kan du bruge den til at automatisere kundeservice. Som et resultat frigør du dine agenters tid, så de kan fokusere på at forbedre forholdet til kunderne. Dine kunder vil også føle sig mere engageret med dit brand.
• Indholdsskabelse: Ved at bruge Llama 3 kan du generere forskellige typer indhold, fra artikler og rapporter til blogs og endda historier. På den måde strømline du indholdsproduktionsprocessen og producerer flere stykker hurtigere. 
• E-mailkommunikation: Når du står fast og ikke kan finde de rette ord, kan Llama 3 hjælpe dig med at udarbejde dine e-mails og formulere det rigtige svar hver gang. På den måde opretholder du en ensartet brandtone på tværs af alle kommunikationskanaler. 
• Dataanalyse rapporter: Hvis du nogensinde har brug for at se hvordan din virksomhed klarer sig, kan Llama 3 opsummere dine fund (samt dine lange dokumenter) og generere visuelt tiltalende rapporter med dataene, så du kan træffe mere informerede beslutninger. 
• Kodegenerering: Vi har nævnt dette flere gange i artiklen, og det er en af Llama 3’s hovedanvendelser. Som et resultat kan udviklere generere kodeudsnit og identificere fejl. Men Llama 3 tilbyder også programmeringsanbefalinger for at forbedre processen. 

Det er alt om Llamas anvendelsessager. 

Lad os nu tale om dens sikkerhedøkosystem. 

Hvad er Llama 3’s sikkerhedøkosystem?

Llama 3 arbejder med følsomme data, så det er givet, at Meta har fokuseret på at implementere robuste sikkerhedsforanstaltninger for at holde disse data sikre.

Her er, hvad Llama 3-økosystemet anvender for at gøre det sikrere at bruge:  

• Llama Code Shield – Kort sagt udelukker Code Shield den usikre kode, som Llama genererer, og sikrer, at det ikke inkluderes i det endelige produkt. Grundlæggende klassificerer og filtrerer den usikker kode. 
• Llama Guard 2 – Denne sikkerhedsforanstaltning fokuserer på at analysere din tekst, herunder prompts og svar, og markerer det som “sikkert” eller “usikkert” ved at anvende standards fra MLCommons AI Safety Taxonomy. Hvad der gør en tekst usikker, er beskrivelser, der indeholder diskrimination, hadefuld tale eller vold.  
• CyberSec Eval 2 – Formålet med CyberSec Eval 2 er at måle, hvor sikker LLM’en er, ved hjælp af funktioner som offensiv cybersikkerhedskapacitet, modtagelighed for vurdering af promptinjektion og misbrug af dens kodefortolker. 
• torchtune – Meta’s Llama 3 bruger et PyTorch-nativt bibliotek til at forfatte og eksperimentere med LLM’er. Hvorfor? Fordi det tilbyder hukommelseseffektive træningsopskrifter til finjustering. 

Vi er færdige med teori-sektionen af denne artikel. Lad os nu blive praktiske og lære, hvordan man bruger Llama 3 ved hjælp af Meta AI. 

Hvordan kan du bruge Llama 3?

Du vil gerne bruge og få adgang til Llama 3, men du ved ikke, hvor du skal starte. Skal du klappe den eller give den mad? Nej — du skal bare åbne Meta AI-appen på Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram eller internettet. 

Det fungerer som ChatGPT, hvilket betyder, at du har en bestemt sektion, hvor du kan spørge Meta AI om hvad som helst. 

Den dårlige nyhed er, at det kun er tilgængeligt i et par lande lige nu, såsom: 

• Amerika
• Australien
• Canada
• Ghana
• Jamaica
• Malawi
• New Zealand
• Nigeria
• Pakistan
• Singapore
• Sydafrika
• Uganda
• Zambia
• Zimbabwe

Så hvis du ikke er i et af disse lande, kan du få denne uheldige besked: 

Men du skal ikke bekymre dig — Meta lover at tilføje flere lande til deres liste, da de lige er begyndt på denne rejse. Så hold øje med, hvornår Llama 3 bliver tilgængelig i dit område. 

For dem, der har adgang til det, er alt, hvad du skal gøre, at besøge llama.meta.com og klikke på Prøv Meta AI i øverste højre hjørne. 

Et nyt faneblad åbnes med Llama 3's dashboard, hvor du kan skrive din input i promptboksen. 

Ligesom ChatGPT vil dette værktøj generere den krævede tekst baseret på dit prompt.

Du kan også bruge Llama 3 via andre platforme, såsom Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs eller lokalt. 

Over til dig!

Meta har meget på hånden for Llama 3, herunder at eksperimentere med multimodalitet og udvikle sin største model til dato (over 400B parametre). 

Denne AI-software har potentiale til at revolutionere markedet og sætte nye kvalitetsstandarder for andre konkurrenter. Men ved du, hvem der også har potentiale til at ændre den måde, du arbejder på? 

Guru! 

Det er en enterprise AI-søgning, intranet og wiki-platform, der forbedrer dit teams produktivitet. Kort sagt kan du søge efter alt, fra chats til apps til virksomhedens viden, og få hurtige svar på alle forespørgsler. 

Alt sammen uden at skifte apps. 

Prøv Guru nu for at opdage mere. 

‍

‍

‍