Lernen Sie Llama 3 kennen – ein Open-Source großes Sprachmodell (LLM), das von Meta erstellt wurde, das den Markt für generative KI durcheinanderbringt und eine breite Palette von Anwendungsfällen unterstützen kann. Dieser Leitfaden untersucht, was es ist und wie es die Art und Weise verändern kann, wie Sie arbeiten. 

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Die Welt der generativen künstlichen Intelligenz (KI) wird in den kommenden Jahren voraussichtlich wachsen und bis 2032 einen Umsatz von 1,3 Billionen Dollar erreichen. Mit diesem Boom ist es kein Wunder, dass so viele Unternehmen konkurrieren, um das beste LLM zu entwickeln.

Meta ist da keine Ausnahme. Im April 2024 wurde Llama 3 veröffentlicht, ein innovatives und leistungsstarkes LLM, das neue Qualitätsstandards für andere Konkurrenten setzt. Was dieses KI-Modell von anderen Werkzeugen unterscheidet, ist, dass es Open Source ist und auf massiven Datensätzen trainiert wurde.

Aber lassen Sie uns keine Zeit mehr verlieren. Tauchen Sie ein in diesen Artikel, um zu erfahren, was Meta Llama 3 ist, welche Hauptmerkmale und Anwendungsfälle es hat und vieles mehr. 

Was ist Meta Llama 3?

Llama 3 ist das neueste LLM von Meta AI, das für mehrere Anwendungsfälle entwickelt wurde, wie zum Beispiel das Beantworten von Fragen in natürlicher Sprache, das Schreiben von Code und das Brainstorming von Ideen. 

Da dieser KI-Assistent auf massiven Mengen von Trainingsdaten trainiert wurde, versteht er den Kontext und antwortet wie ein Mensch, was ihn nützlich für die Inhaltserstellung und Informationsbereitstellung macht.

Llama 3 kommt im Gegensatz zu anderen Llama-Modellen mit Vortraining und Instruktionsfeinabstimmung mit 8 Milliarden oder 70 Milliarden Parametern, was es ideal für mehrere Aufgaben macht, einschließlich Codegeneration und Zusammenfassung.  

Dieses Open-Source-Modell ist auch kostenlos auf Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS und Google Cloud verfügbar.

Aber was macht es anders als vorherige Versionen? Lassen Sie uns herausfinden. 

Wie unterscheidet sich Llama 3 von Llama 2?

Was macht Llama 3 besser als Llama 2? Sie sollten nicht so verschieden sein, oder? 

Nun, zunächst einmal hat Metas Llama 3 einen Dataset mit 15 Billionen Token (was eine effizientere Sprachcodierung und bessere Leistung ermöglicht), das 7-mal größer ist als frühere Modelle.

Mit dem Tokenizer von Llama 3, der 128.000 Token unterstützt, ist es fähiger als andere Versionen von Llama und bietet unvergleichliche Genauigkeit, Denkvermögen und Zuverlässigkeit. 

Darüber hinaus haben sie laut Meta 4-mal so viel Code einbezogen und 30 Sprachen abgedeckt. Außerdem wurde Code Shield hinzugefügt, eine Schutzvorrichtung, die jeden fehlerhaften Code abfängt, den Llama 3 möglicherweise generieren könnte. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Llama 3, obwohl es über dieselbe Transformer-Architektur wie Llama 2 verfügt, besser und effizienter ist als frühere Generationen. 

Hier ist, was ein Reddit-Nutzer dazu sagt: 

“Selbst aus den bis jetzt möglichen begrenzten Tests ist bereits klar, dass das 70B-Modell das beste Open-Source-Modell derzeit ist. Es wurde bereits gesagt, dass weitere Modellgrößen und höhere Kontextfenster folgen werden.” 

Aber wenn Llama 3 so gut in dem ist, was es tut, was sind seine Hauptmerkmale? 

Kein Problem; wir können dieses Thema im folgenden Abschnitt erkunden. 

Was sind die Hauptmerkmale von Llama 3?

Es muss etwas an Llama 3 geben, das so viele Menschen anzieht. Immerhin übertrifft Llama 3 andere Konkurrenten wie Claude 3 oder ChatGPT um durchschnittlich 15% in den AI-Benchmarks. Aber was gibt Llama 3 den Vorteil?

Lassen Sie uns einen Blick auf seine Hauptmerkmale werfen; sie könnten die Antwort liefern, die wir suchen: 

• Parametermodelle: Meta bietet zwei Parametermodelle an, wie Llama 3 70b und 8b. Dieses nächste-generation LLM übertrifft Llama 2 in diesem Bereich, verbessert die Effizienz, optimiert die Codeerzeugung und optimiert die Modellleistung für reale Szenarien. 
• Trainingsdatensätze: Um Llama 3 das Beste zu machen, trainierte Meta es auf großen, hochwertigen Datensätzen. Mit über 15T Token aus öffentlichen Quellen ist Llama 3 auf viele mehrsprachige Anwendungsfälle vorbereitet. Meta hat Filterpipelines erstellt, wie NSFW- und Heuristikfilter, Qualitätsklassifizierer und semantische Duplikation. 
• Modellarchitekturen: Llama 3 behält seine Decoder-Only-Transformer-Architektur bei, erhält jedoch mehrere Verbesserungen. Erstens kodiert Llama 3 Sprache effizienter, was die Leistung erheblich verbessert. Zweitens hat Llama gruppierte Abfrageaufmerksamkeit (GQA) in beiden Parametermodellen integriert, was die Effizienz der Inferenz erhöht. 
• Post-Training-Skalierung: Meta hat detaillierte Skalierungsgesetze entwickelt, die es ermöglichten, die Leistung von Llama 3 bei wichtigen Aufgaben wie der Codegenerierung, die im HumanEval-Benchmark bewertet wurde, vorherzusagen. Darüber hinaus hat Meta einen fortschrittlichen Trainingsstapel entwickelt, der die Fehlerbehandlung automatisiert und die GPU-Betriebszeit maximiert. 
• Instruktionsfeinabstimmung: Metas neuer Ansatz für das Post-Training ist eine Mischung aus Ablehnungssampling, proximaler Politikoptimierung (PPO) und direkter Präferenzoptimierung (DPO). Diese Kombination verbessert die Qualität der Eingabeaufforderungen und die Leistung von Llama 3. 

Nun, das war ein Wirbelwind von Informationen. Fühlen Sie sich frei, erneut zu lesen, wenn Ihnen etwas unklar ist. 😉

Wenn Sie bereit sind, weiterzumachen, lassen Sie uns über die Hauptanwendungsfälle von Llama 3 sprechen. 

Was sind die Hauptanwendungsfälle von Llama 3?

Von Beginn des Artikels an haben Sie sich wahrscheinlich gefragt: “Worin ist Llama 3 tatsächlich gut?” Das ist es, was dieser Abschnitt zu beantworten versucht. 

Hier sind also die häufigsten Anwendungsfälle für Llama 3: 

• Chatbots: Da Llama 3 ein tiefes Sprachverständnis hat, können Sie es verwenden, um den Kundenservice zu automatisieren. So schaffen Sie, dass Ihre Agenten sich auf die Verbesserung der Beziehungen zu den Kunden konzentrieren können. Ihre Kunden werden sich auch stärker mit Ihrer Marke verbunden fühlen.
• Inhaltserstellung: Mit Llama 3 können Sie verschiedene Arten von Inhalten erstellen, von Artikeln und Berichten bis hin zu Blogs und sogar Geschichten. Auf diese Weise optimieren Sie den Inhaltserstellungsprozess und produzieren schneller mehr Beiträge. 
• E-Mail-Kommunikation: Wann immer Sie nicht mehr weiter wissen und die richtigen Worte nicht finden können, kann Ihnen Llama 3 helfen, Ihre E-Mails zu entwerfen und jedes Mal die richtige Antwort zu formulieren. So behalten Sie einen konsistenten Markenton in allen Kommunikationskanälen bei. 
• Datenanalyseberichte: Wenn Sie jemals sehen müssen wie Ihr Unternehmen abschneidet, kann Llama 3 Ihre Ergebnisse zusammenfassen (sowie Ihre langen Dokumente) und visuell ansprechende Berichte mit den Daten erstellen, damit Sie informierte Entscheidungen treffen können. 
• Codegenerierung: Wir haben dies im Laufe des Artikels bereits mehrere Male erwähnt und es ist einer der Hauptanwendungsfälle von Llama 3. So können Entwickler Code-Schnipsel generieren und Fehler identifizieren. Aber Llama 3 bietet auch Programmierempfehlungen, um den Prozess zu verbessern. 

Das ist alles über die Anwendungsfälle von Llama. 

Gehen wir nun über zu seinem Sicherheitsökosystem. 

Was ist das Sicherheitsökosystem von Llama 3?

Llama 3 arbeitet mit sensiblen Daten, daher ist es selbstverständlich, dass Meta in dieser instabilen Cyber-Welt robuste Sicherheitsmaßnahmen implementiert hat, um diese Daten zu schützen.

Hier sind einige Maßnahmen, die das Llama 3-Ökosystem einsetzt, um die Verwendung sicherer zu machen:  

• Llama Code Shield – Kurz gesagt, Code Shield schließt den unsicheren Code aus, den Llama generiert, und stellt sicher, dass er nicht im Endprodukt enthalten ist. Im Grunde klassifiziert und filtert es unsicheren Code. 
• Llama Guard 2 – Diese Sicherheitsmaßnahme konzentriert sich auf die Analyse Ihres Textes, einschließlich Eingabeaufforderungen und Antworten, und kennzeichnet ihn als "sicher" oder "unsicher" unter Verwendung der Standards von MLCommons AI Safety Taxonomy. Was einen Text unsicher macht, sind Beschreibungen, die Diskriminierung, Hassrede oder Gewalt enthalten.  
• CyberSec Eval 2 – Der Zweck von CyberSec Eval 2 besteht darin, zu messen, wie sicher das LLM ist, wobei Funktionen wie offensiven Cybersecurity-Fähigkeiten, Anfälligkeit für Eingabeaufforderungsinjektionsbewertungen und Missbrauch seines Code-Interpreters verwendet werden. 
• torchtune – Metas Llama 3 verwendet eine PyTorch-native Bibliothek für das Erstellen und Experimentieren mit LLMs. Warum? Weil es speichereffiziente Trainingsrezepte für die Feinabstimmung bietet. 

Wir sind am Ende des theoretischen Teils dieses Artikels angelangt. Lassen Sie uns nun praktisch werden und lernen, wie Sie Llama 3 mit Meta AI verwenden können. 

Wie können Sie Llama 3 verwenden?

Sie möchten Llama 3 verwenden und darauf zugreifen, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen. Streichelst du es oder gibst du ihm Futter? Nein — du musst einfach die Meta AI-App auf Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram oder im Web starten. 

Es funktioniert wie ChatGPT, was bedeutet, dass du einen speziellen Bereich hast, in dem du Meta AI alles fragen kannst. 

Die schlechte Nachricht ist, dass es derzeit nur in wenigen Ländern verfügbar ist, wie: 

• Vereinigte Staaten
• Australien
• Kanada
• Ghana
• Jamaika
• Malawi
• Neuseeland
• Nigeria
• Pakistan
• Singapur
• Südafrika
• Uganda
• Sambia
• Simbabwe

Wenn du also nicht in einem dieser Länder bist, könntest du diese unglückliche Nachricht erhalten: 

Mach dir jedoch keine Sorgen — Meta verspricht, weitere Länder in ihre Liste aufzunehmen, da sie gerade erst mit dieser Reise beginnen. Bleib also dran, wenn Llama 3 in deiner Region verfügbar sein wird. 

Für diejenigen, die Zugang dazu haben, musst du lediglich die Seite llama.meta.com besuchen und oben rechts auf Meta AI ausprobieren klicken. 

Ein neuer Tab öffnet sich mit dem Dashboard von Llama 3, wo du deine Eingabe im Eingabefeld eintragen kannst. 

Ähnlich wie bei ChatGPT wird dieses Tool den erforderlichen Text basierend auf deinem Prompt generieren.

Du kannst Llama 3 auch über andere Plattformen nutzen, wie Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs oder lokal. 

Jetzt bist du an der Reihe!

Meta hat viel für Llama 3 geplant, einschließlich der Erprobung von Multimodalität und der Entwicklung ihres bisher größten Modells (über 400B Parameter). 

Diese KI-Software hat das Potenzial, den Markt zu revolutionieren und neue Qualitätsstandards für andere Mitbewerber zu setzen. Aber weißt du, wer auch das Potenzial hat, die Art und Weise, wie du arbeitest, zu verändern? 

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