Incontra Llama 3: un modello linguistico di grandi dimensioni open-source (LLM) creato da Meta che scuote il mercato dell'AI generativa e può supportare una vasta gamma di casi d'uso. Questa guida esplora cosa sia e come possa cambiare il modo in cui lavori. 

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Il mondo dell'intelligenza artificiale generativa (AI) è previsto crescere nei prossimi anni, raggiungendo 1,3 trilioni di dollari di fatturato entro il 2032. Con questo boom, non c'è da stupirsi che così tante aziende siano in competizione per costruire il miglior LLM.

Meta non è diversa. Ad aprile 2024, ha rilasciato Llama 3, un LLM innovativo e potente che stabilisce nuovi standard di qualità per altri concorrenti. Quello che rende questo modello AI distinto dagli altri strumenti è che è open source e addestrato su enormi set di dati.

Ma non perdiamo altro tempo. Scopri questo articolo per esplorare di cosa si tratta Meta Llama 3, le sue caratteristiche principali e i casi d'uso, e molto altro ancora. 

Che cos'è Meta Llama 3?

Llama 3 è l'ultimo LLM di Meta AI progettato per molteplici usi, come rispondere a domande in linguaggio naturale, scrivere codice e fare brainstorming di idee. 

Poiché questo assistente AI è addestrato su enormi quantità di dati, comprende il contesto e risponde come un essere umano, il che lo rende utile per creare contenuti e fornire informazioni.

Llama 3, a differenza degli altri modelli Llama, viene fornito con pre-addestramento e ottimizzazione delle istruzioni con 8 miliardi o 70 miliardi di parametri, il che lo rende ideale per più compiti, inclusa la generazione di codice e la sintesi.  

Questo modello open-source è anche disponibile gratuitamente su Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS e Google Cloud.

Ma cosa lo rende diverso dalle versioni precedenti? Scopriamolo. 

Come si differenzia Llama 3 da Llama 2?

Cosa rende Llama 3 migliore di Llama 2? Non dovrebbero essere così diversi, giusto? 

Beh, prima di tutto, Llama 3 di Meta ha un dataset di 15 trilioni di token (che consente una codifica del linguaggio più efficiente e migliori performance), che è 7 volte più grande dei modelli precedenti.

Con il tokenizer di Llama 3 che supporta 128.000 token, lo rende più capace rispetto ad altre versioni di Llama, offrendo accuratezza, ragionamento e affidabilità senza pari. 

Inoltre, secondo Meta, hanno incluso 4 volte tanto codice e coperto 30 lingue. Hanno anche aggiunto Code Shield, una protezione che cattura qualsiasi codice errato che Llama 3 potrebbe generare. 

In conclusione, mentre Llama 3 ha la stessa architettura transformer di Llama 2, è migliore e più efficiente delle generazioni precedenti. 

Ecco cosa ha da dire un utente di Reddit: 

“Anche solo dai test limitati che sono stati possibili fino ad ora, è già chiaro che il modello 70B è il miglior modello open-source attualmente. È già stato detto che seguiranno altre dimensioni del modello e finestre di contesto più elevate. 

Ma se Llama 3 è così brava in quello che fa, quali sono le sue caratteristiche chiave? 

Nessun problema; possiamo esplorare questo argomento nella sezione successiva. 

Quali sono le principali caratteristiche di Llama 3?

Deve esserci qualcosa in Llama 3 che attrae così tante persone. Dopotutto, Llama 3 supera altri concorrenti come Claude 3 o ChatGPT per una media del 15% attraverso i benchmark AI. Ma cosa dà a Llama 3 il vantaggio?

Diamo un'occhiata alle sue caratteristiche chiave; potrebbero fornire la risposta che cerchiamo: 

• Modelli di parametri: Meta offre modelli a due parametri, come Llama 3 70b e 8b. Sopravanzando Llama 2 in questo campo, questo LLM di nuova generazione migliora l'efficienza, migliora la generazione di codice e ottimizza le prestazioni del modello per scenari della vita reale. 
• Set di dati di addestramento: Per rendere Llama 3 il migliore, Meta l'ha addestrata su ampi set di dati di alta qualità. Raccogliendo oltre 15T di token da fonti pubbliche, Llama 3 è preparata per molteplici casi d'uso multilingue. Meta ha creato pipeline di filtraggio, come i filtri NSFW e i filtri euristici, classificatori di qualità e deduplicazione semantica. 
• Architetture di modello: Llama 3 mantiene la sua architettura transformer solo decodificatrice ma arriva con diversi miglioramenti. Innanzitutto, Llama 3 codifica il linguaggio in modo più efficiente, migliorando significativamente le sue prestazioni. Secondo, Llama ha integrato l'attenzione per query raggruppate (GQA) in entrambi i modelli di parametri, il che aumenta l'efficienza di inferenza. 
• Scalabilità post-addestramento: Meta ha sviluppato leggi di scalabilità dettagliate che le hanno permesso di prevedere le prestazioni di Llama 3 su compiti chiave, come la generazione di codice valutata sul benchmark HumanEval. Inoltre, Meta ha sviluppato un'infrastruttura di addestramento avanzata che automatizza la gestione degli errori e massimizza il tempo di utilizzo della GPU. 
• Ottimizzazione delle istruzioni: Il nuovo approccio di Meta all'addestramento post è un mix di campionamento di rifiuto, ottimizzazione della policy prossimale (PPO) e ottimizzazione delle preferenze dirette (DPO). Questa combinazione migliora la qualità dei prompt e le prestazioni di Llama 3. 

Beh, è stata una tempesta di informazioni. Sentiti libero di leggere di nuovo se senti che qualcosa non è chiaro. 😉

Se sei pronto a proseguire, discutiamo dei principali casi d'uso di Llama 3. 

Quali sono i principali casi d'uso di Llama 3?

Dall'inizio dell'articolo, ti sarai probabilmente chiesto: “A cosa serve realmente Llama 3?” Questo è ciò a cui questa sezione cercherà di rispondere. 

Quindi, ecco i casi d'uso più comuni di Llama 3: 

• Chatbot: Poiché Llama 3 ha una profonda comprensione del linguaggio, puoi usarlo per automatizzare il servizio clienti. Di conseguenza, libererai il tempo dei tuoi agenti in modo che possano concentrarsi sul migliorare le relazioni con i clienti. I tuoi clienti si sentiranno anche più coinvolti con il tuo marchio.
• Creazione di contenuti: Utilizzando Llama 3, puoi generare diversi tipi di contenuti, che variano da articoli e report a blog e persino storie. In questo modo, semplifichi il processo di creazione di contenuti e produci più articoli più velocemente. 
• Comunicazione via email: Ogni volta che sei bloccato e non riesci a trovare le parole giuste, Llama 3 può assisterti nella stesura delle tue email e nella formulazione della risposta giusta ogni volta. In questo modo, mantieni un tono di marca coerente su tutti i canali di comunicazione. 
• Rapporti di analisi dei dati: Se hai mai bisogno di vedere come performa la tua azienda, Llama 3 può riassumere le tue scoperte (così come i tuoi documenti lunghi) e generare rapporti visivamente accattivanti con i dati, in modo da poter prendere decisioni più informate. 
• Generazione di codice: Ne abbiamo parlato diverse volte nel corso dell'articolo ed è uno dei principali casi d'uso di Llama 3. Di conseguenza, gli sviluppatori possono generare frammenti di codice e identificare bug. Ma Llama 3 offre anche raccomandazioni di programmazione per migliorare il processo. 

Questo è tutto sui casi d'uso di Llama. 

Procediamo, parliamo del suo ecosistema di sicurezza. 

Qual è l'ecosistema di sicurezza di Llama 3?

Llama 3 lavora con dati sensibili, quindi è un dato di fatto che, in questo instabile mondo informatico, Meta si sia concentrata sull'implementazione di misure di sicurezza robuste per mantenere quei dati al sicuro.

Ecco cosa utilizza l'ecosistema Llama 3 per renderne più sicuro l'uso:  

• Llama Code Shield – In sintesi, il Code Shield esclude il codice insicuro generato da Llama, assicurandosi che non sia incluso nel prodotto finale. Fondamentalmente, classifica e filtra il codice non sicuro. 
• Llama Guard 2 – Questa misura di sicurezza si concentra sull'analisi del tuo testo, inclusi suggerimenti e risposte, e sulla marcatura come “sicuro” o “non sicuro” utilizzando gli standard MLCommons AI Safety Taxonomy. Cosa rende un testo non sicuro sono le descrizioni che contengono discriminazione, discorsi d'odio o violenza.  
• CyberSec Eval 2 – Lo scopo di CyberSec Eval 2 è misurare quanto sia sicuro l'LLM, utilizzando funzionalità come capacità offensive di sicurezza informatica, suscettibilità alla valutazione dell'iniezione di suggerimenti e abusi del suo interprete di codice. 
• torchtune – Il Llama 3 di Meta utilizza una libreria nativa di PyTorch per la creazione e la sperimentazione con LLM. Perché? Perché offre ricette di addestramento che utilizzano poca memoria per l'ottimizzazione. 

Abbiamo concluso la sezione teorica di questo articolo. Ora, mettiamoci pratici e impariamo a usare Llama 3 utilizzando Meta AI. 

Come puoi usare Llama 3?

Vuoi usare e accedere a Llama 3, ma non sai da dove partire. Lo coccoli o gli dai da mangiare? Nope — devi semplicemente avviare l'app Meta AI su Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram o il web. 

Funziona come ChatGPT, il che significa che avrai una sezione designata in cui puoi chiedere qualsiasi cosa a Meta AI. 

La cattiva notizia è che è disponibile solo in alcuni paesi al momento, come: 

• Stati Uniti
• Australia
• Canada
• Ghana
• Giamaica
• Malawi
• Nuova Zelanda
• Nigeria
• Pakistan
• Singapore
• Sudafrica
• Uganda
• Zambia
• Zimbabwe

Quindi, se non ti trovi in uno di questi paesi, potresti ricevere questo triste messaggio: 

Tuttavia, non preoccuparti — Meta promette di aggiungere più paesi alla loro lista, poiché stanno appena iniziando questo viaggio. Quindi resta sintonizzato per sapere quando Llama 3 sarà disponibile nella tua area. 

Per coloro che hanno accesso, tutto ciò che devi fare è visitare llama.meta.com e cliccare Prova Meta AI nell'angolo in alto a destra. 

Si aprirà una nuova scheda con il pannello di Llama 3 in cui puoi digitare il tuo input nella casella di invito. 

Simile a ChatGPT, questo strumento genererà il testo richiesto in base al tuo invito.

Puoi anche usare Llama 3 tramite altre piattaforme, come Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs, o localmente. 

A te!

Meta ha molto in serbo per Llama 3, inclusa la sperimentazione con la multimodalità e lo sviluppo del suo modello più grande di sempre (oltre 400B parametri). 

Questo software AI ha il potenziale di rivoluzionare il mercato e stabilire nuovi standard di qualità per altri concorrenti. Ma sai chi ha anche il potenziale di cambiare il modo in cui lavori? 

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