Tutustu Llama 3:een — Meta:n luomaan avoimen lähdekoodin suurikieliseen malliin (LLM), joka mullistaa generatiivisen AI-markkinan ja voi tukea laajaa valikoimaa käyttötapauksia. Tämä opas tutkii, mitä se on ja miten se voi muuttaa työskentelytapoja. 

‍

Generatiivisen tekoälyn (AI) maailma kasvaa tulevina vuosina, ja sen odotetaan saavuttavan 1.3 biljoonan dollarin liikevaihdon vuoteen 2032 mennessä. Tämän nousun myötä ei ole yllätys, että monet yritykset kilpailevat rakentaakseen parasta LLM:ää.

Meta ei ole poikkeus. Huhtikuussa 2024 se julkaisi Llama 3:n, innovatiivisen ja voimakkaan LLM:n, joka määrittelee uusia laatustandardeja muille kilpailijoille. Mikä tekee tästä tekoälymallista erottuvan muista työkaluista, on se, että se on avoin lähdekoodi ja koulutettu valtavilla tietojoukoilla.

Mutta älkäämme tuhlaa enää aikaa. Sukelletaan tähän artikkeliin tutkien, mitä Meta Llama 3 on, sen keskeiset ominaisuudet ja käyttötilanteet, ja paljon muuta. 

Mikä on Meta Llama 3?

Llama 3 on Meta AI:n uusin LLM, joka on suunniteltu moniin käyttötarkoituksiin, kuten luonnolliseen kieleen vastaamiseen, koodin kirjoittamiseen ja ideoiden kehittelyyn. 

Koska tämä tekoälyavustaja on koulutettu valtavalla määrällä koulutustietoa, se ymmärtää kontekstin ja vastaa kuin ihminen, mikä tekee siitä hyödyllisen sisällön luomisessa ja tiedon tarjoamisessa.

Llama 3, toisin kuin muut Llama-mallit, tarjoaa ennakkokoulutusta ja ohjeistuksen hienosäätöä 8 miljardia tai 70 miljardia parametria, mikä tekee siitä ihanteellisen moniin tehtäviin, mukaan lukien koodin tuottaminen ja tiivistäminen.  

Tämä avoimen lähdekoodin malli on myös vapaasti saatavilla Hugging Facessa, Microsoft Azuren, NVIDIA NIM:n, AWS:n ja Google Cloudin kautta.

Mutta mikä tekee siitä erilaisen aiemmista versioista? Selvitetään se. 

Miten Llama 3 eroaa Llama 2:sta?

Mitä tekee Llama 3:sta paremman kuin Llama 2? Eikö niiden pitäisi olla niin erilaisia? 

No, ensinnäkin Meta:n Llama 3:lla on 15 triljoonan tokenin tietojoukkue (joka mahdollistaa tehokkaamman kielikoodauksen ja paremman suorituskyvyn), joka on 7 kertaa suurempi kuin aiemmat mallit.

Llama 3:n tokenisoija tukee 128 000 tokenia, mikä tekee siitä kykenevämmän kuin muut Llama-versiot, tarjoten vertaansa vailla olevaa tarkkuutta, päättelyä ja luotettavuutta. 

Lisäksi Meta:n mukaan he sisällyttivät neljä kertaa enemmän koodia ja kattoivat 30 kieltä. He lisäsivät myös Code Shieldin, turvaverkon, joka sieppaa kaiken virheellisen koodin, jota Llama 3 saattaisi tuottaa. 

Yhteenvetona, vaikka Llama 3:ssa on sama transformerin arkkitehtuuri kuin Llama 2:ssa, se on parempi ja tehokkaampi kuin vanhemmat sukupolvet. 

Tässä on mitä Redditin käyttäjä sanoo siitä: 

“Jo pelkästään rajoitetusta testaamisesta, joka oli mahdollista tähän asti, on jo selvää, että 70B-malli on paras avoimen lähdekoodin malli tällä hetkellä. On jo sanottu, että muita mallikokoja ja suurempia kontekstiruutuja seuraa.” 

Mutta jos Llama 3 on niin hyvä kuin se on, mitkä ovat sen keskeiset ominaisuudet? 

Ei ongelmaa; voimme tutkia tätä aihetta seuraavassa osassa. 

Mitkä ovat Llama 3:n keskeiset ominaisuudet?

Llama 3:ssa on varmasti jotain, mikä houkuttelee niin monia ihmisiä. Lopulta Llama 3 ylittää kilpailijansa kuten Claude 3 tai ChatGPT keskimäärin 15% yli AI-arvioiden. Mutta mikä antaa Llama 3:lle edun?

Tutkitaanpa sen keskeisiä ominaisuuksia; ne saattavat tarjota etsimämme vastauksen: 

• Parametrimallit: Meta tarjoaa kaksi parametrimallia, kuten Llama 3 70b ja 8b. Llama 2:ta parempi suorituskyky tältä osa-alueelta, tämä seuraavan sukupolven LLM parantaa tehokkuutta, parantaa koodin generointia ja optimoida mallin suorituskykyä todellisissa skenaarioissa. 
• Koulutusdatat: Jotta Llama 3:sta tulisi paras, Meta koulutti sen suurilla ja laadukkailla datoilla. Keräten yli 15T tokenia julkisista lähteistä, Llama 3 on valmistautunut moniin monikielisiin käyttötilanteisiin. Meta kehitti suodatusputkistoja, kuten NSFW- ja heuristisia suodattimia, laatu-luokittajia ja semanttista deduplikaatiota. 
• Mallin arkkitehtuurit: Llama 3 ylläpitää vain dekooderimuunnostekniikkaa, mutta siinä on useita päivityksiä. Ensinnäkin, Llama 3 koodaa kieltä tehokkaammin, mikä parantaa merkittävästi sen suorituskykyä. Toiseksi, Llama on integroitunut Grouped Query Attention (GQA) molemmissa parametrimalleissa, mikä lisää päätöksentekotehokkuutta. 
• Koulutuksen jälkeinen skaalaus: Meta kehitti yksityiskohtaisia skaalauslakeja, joiden avulla se pystyi ennustamaan Llama 3:n suorituskykyä keskeisissä tehtävissä, kuten koodin generoinnissa, joka arvioitiin HumanEval-vertailussa. Lisäksi Meta kehitti edistyksellisen koulutuspaketin, joka automatisoi virheiden käsittelyn ja maksimoi GPU:n käyttöajan. 
• Ohjeistuksen hienosäätö: Meta:n uusi lähestymistapa koulutuksen jälkeiseen on yhdistelmä hylkäysnäytteenottoa, lähellä olevan politiikan optimointia (PPO) ja suoraa mieltymysohjeiden optimointia (DPO). Tämä yhdistelmä parantaa kehotteiden laatua ja Llama 3:n suorituskykyä. 

No, tämä oli informaatiotulva. Lue uudelleen, jos jokin ei ole selkeää. 😉

Jos olet valmis siirtymään eteenpäin, keskustellaan Llama 3:n ensisijaisista käyttötapauksista. 

Mitkä ovat Llama 3:n pääasialliset käyttötapaukset?

Artikkelin alusta alkaen olet luultavasti kysynyt itseltäsi, “Mihin Llama 3 on oikeasti hyvä?” Tätä kysymystä tämä osa yrittää vastata. 

Tässä ovat siis Llama 3:n yleisimmät käyttötapaukset: 

• Chatbotit: Koska Llama 3:lla on syvä kielitietoisuus, voit käyttää sitä asiakaspalvelun automatisointiin. Tällöin vapautat työntekijöidesi aikaa, jotta he voivat keskittyä parantamaan suhteita asiakkaisiin. Asiakkaasi tuntevat myös olevansa enemmän sitoutuneita brändiisi.
• Sisällöntuotanto: Käyttämällä Llama 3:ta voit generoida erilaisia sisältötyyppejä, vaihdellen artikkeleista ja raporteista blogeihin ja jopa tarinoihin. Tällä tavoin virtaviivaistat sisällöntuotantoprosessia ja tuotat nopeammin enemmän sisältöä. 
• Sähköpostiviestintä: Kun olet pulassa etkä löydä oikeita sanoja, Llama 3 voi auttaa sinua sähköpostiviestiesi muotoilemisessa ja oikean vastauksen antamisessa joka kerta. Näin säilytät johdonmukaisen brändisävy kaikkien viestintäkanavien kautta. 
• Tietoanalyysiraportit: Jos joskus tarvitset nähdä kuinka yrityksesi pärjää, Llama 3 voi tiivistää löydöksesi (kuten pitkät asiakirjasi) ja luoda visuaalisesti houkuttelevia raportteja datasta, jotta voit tehdä tietoisempia päätöksiä. 
• Koodin generointi: Olemme maininneet tämän useaan otteeseen artikkelin aikana ja se on yksi Llama 3:n pääasiallisista käyttötapauksista. Tämän seurauksena kehittäjät voivat generoida koodinpätkiä ja tunnistaa virheitä. Mutta Llama 3 tarjoaa myös ohjelmointisuosituksia prosessin parantamiseksi. 

Siinäpä kaikki Llama:n käyttötapauksista. 

Siirrytään eteenpäin ja keskustellaan sen turvallisuus ekosysteemistä. 

Mikä on Llama 3:n turvallisuus-ekosysteemi?

Llama 3 käsittelee arkaluonteista dataa, joten on ymmärrettävää, että tässä epävakaassa kybermaailmassa Meta keskittyi voimakkaiden turvallisuusmenetelmien toteuttamiseen näiden tietojen suojaamiseksi.

Tässä on, mitä Llama 3:n ekosysteemi käyttää tehdäkseen sen käyttöä turvallisempaa:  

• Llama Code Shield – Yhteenvetona Code Shield sulkee pois Llaman generoiman epävarman koodin varmistaen, ettei se sisälly lopputuotteeseen. Periaatteessa se luokittelee ja suodattaa epävarman koodin. 
• Llama Guard 2 – Tämä turvallisuusmenetelmä keskittyy analysoimaan tekstiäsi, mukaan lukien kehotteet ja vastaukset, ja merkitsemään sen “turvalliseksi” tai “epäturvalliseksi” käyttäen MLCommons AI Safety Taxonomy -standardeja. Mikä tekee tekstistä epävarman, ovat kuvastot, jotka sisältävät syrjintää, vihapuhetta tai väkivaltaa.  
• CyberSec Eval 2 – CyberSec Eval 2:n tarkoitus on mitata, kuinka turvallinen LLM on, hyödyntäen toiminnallisuuksia, kuten hyökkäävää kyberturvallisuuskykyä, alttiutta kehotteiden arpajaisarvioinnille ja sen kooditulkitsijan väärinkäytöstä. 
• torchtune – Meta:n Llama 3 käyttää PyTorch-native-kirjastoa LLM:ien kirjoittamiseen ja kokeilemiseen. Miksi? Koska se tarjoaa muistiin perustuvia koulutusreseptejä hienosäätöön. 

Oli loppu teoriapohjaisen osion artikkelista. Nyt siirrymme käytäntöön ja opimme käyttämään Llama 3:a Meta AI:n avulla. 

Miten voit käyttää Llama 3:a?

Haluat käyttää ja pääsyä Llama 3:een, mutta et tiedä mistä aloittaa. Paina sitä tai anna sille ruokaa? Ei — sinun tarvitsee vain avata Meta AI -sovellus Facebookissa, Messengerissä, WhatsAppissa, Instagramissa tai verkossa. 

Se toimii kuin ChatGPT, mikä tarkoittaa, että sinulla on nimetty osio, jossa voit kysyä Meta AI:ltä mitä tahansa. 

Huono uutinen on se, että se on saatavilla vain muutamissa maissa toistaiseksi, kuten: 

• Yhdysvallat
• Australia
• Kanada
• Ghana
• Jamaika
• Malawi
• Uusi-Seelanti
• Nigeria
• Pakistan
• Singapore
• Etelä-Afrikka
• Uganda
• Zambia
• Zimbabwe

Joten, jos et ole yhdessä näistä maista, saatat saada tämän ikävän viestin: 

Älä kuitenkaan huoli — Meta lupaa lisätä lisää maita heidän listaansa, sillä he vasta aloittavat tämän matkan. Joten pysy kuulolla, milloin Llama 3 on saatavilla alueellasi. 

Niille, joilla on siihen pääsy, sinun tarvitsee vain vierailla llama.meta.com ja klikata Kokeile Meta AI:ta oikeassa yläkulmassa. 

Uusi välilehti avautuu Llama 3:n ohjauspaneelilla, jossa voit kirjoittaa syötteesi kehokeskukseen. 

Samalla tavalla kuin ChatGPT, tämä työkalu luo vaadittua tekstiä syötteesi perusteella.

Voit käyttää Llama 3:ta myös muilla alustoilla, kuten Hugging Facessa, Perplexity AI:ssä, Replicate:ssa, GPT4Allissa, Ollamassa, ChatLabsissa tai paikallisesti. 

Sinun vuorosi!

Meta on suunnitellut paljon Llama 3:lle, mukaan lukien monimuotoisuuden kokeilua ja sen suurimman mallin kehittämistä (yli 400 miljardia parametriä). 

Tämä AI-ohjelmisto voi vallankumouksellisesti muuttaa markkinoita ja asettaa uusia laatustandardeja muille kilpailijoille. Mutta tiedätkö kuka muu voi muuttaa työskentelytapasi? 

Guru! 

Se on yritysten AI-haku, intranet ja wiki-alusta, joka parantaa tiimisi tuottavuutta. Lyhyesti sanottuna voit etsiä kaikkea, chateista sovelluksiin ja yritysviisauteen, ja saada nopeita vastauksia kaikkiin kysymyksiin. 

Kaikki ilman, että sovelluksia tarvitsee vaihtaa. 

Kokeile Guru nyt löytääksesi lisää. 

‍

‍

‍