Ontmoet Llama 3 — een open-source groot taalmodel (LLM) gemaakt door Meta dat de generatieve AI-markt opschudt en een breed scala aan gebruiksgevallen ondersteunt. Deze gids onderzoekt wat het is en hoe het de manier waarop je werkt kan veranderen. 

‍

De wereld van generatieve kunstmatige intelligentie (AI) wordt in de komende jaren verwacht te groeien, tot $1,3 biljoen aan omzet tegen 2032. Met deze groei is het geen wonder dat zoveel bedrijven concurreren om het beste LLM te bouwen.

Meta is daarop geen uitzondering. In april 2024 heeft het Llama 3 uitgebracht, een innovatieve en krachtige LLM die nieuwe kwaliteitsnormen stelt voor andere concurrenten. Wat dit AI-model onderscheidt van andere tools is dat het open source is en getraind is op grote hoeveelheden data.

Maar laten we niet langer tijd verspillen. Duik in dit artikel om te verkennen wat Meta Llama 3 is, de belangrijkste functies en gebruiksgevallen, en veel meer. 

Wat is Meta Llama 3?

Llama 3 is het nieuwste LLM van Meta AI ontworpen voor meerdere gebruiksgevallen, zoals het beantwoorden van vragen in natuurlijke taal, het schrijven van code en het brainstormen van ideeën. 

Aangezien deze AI-assistent is getraind op enorme hoeveelheden trainingsdata, begrijpt het de context en reageert het als een mens, wat het nuttig maakt voor het creëren van inhoud en het verstrekken van informatie.

Llama 3, in tegenstelling tot andere Llama-modellen, komt met pre-training en instructiefijnafstemming met 8 miljard of 70 miljard parameters, wat het ideaal maakt voor meerdere taken, waaronder codegeneratie en samenvatting.  

Dit open-source model is ook gratis beschikbaar op Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS en Google Cloud.

Maar wat maakt het anders dan eerdere versies? Laten we het ontdekken. 

Hoe verschilt Llama 3 van Llama 2?

Wat maakt Llama 3 beter dan Llama 2? Ze zouden toch niet zo verschillend moeten zijn, toch? 

Wel, ten eerste heeft Meta's Llama 3 een dataset van 15 biljoen tokens (wat meer efficiënte taalcodering mogelijk maakt en betere prestaties oplevert), dat 7x groter is dan eerdere modellen.

Met de tokenizer van Llama 3 die 128.000 tokens ondersteunt, maakt het het capabeler dan andere versies van Llama, met ongeëvenaarde nauwkeurigheid, redeneervermogen en betrouwbaarheid. 

Bovendien, volgens Meta, hebben ze 4x zoveel code toegevoegd en 30 talen gedekt. Ze hebben ook Code Shield toegevoegd, een veiligheidsmechanisme dat elk foutief code dat Llama 3 kan genereren, opvangt. 

Samenvattend, hoewel Llama 3 dezelfde transformerarchitectuur heeft als Llama 2, is het beter en efficiënter dan oudere generaties. 

Hier is wat een Reddit-gebruiker erover te zeggen heeft: 

“Zelfs alleen al op basis van de beperkte testen die tot nu toe mogelijk waren, is het al duidelijk dat het 70B-model de beste open-source model momenteel is. Het is al gezegd dat andere modelgroottes en hogere contextvensters zullen volgen.” 

Maar als Llama 3 zo goed is in wat het doet, wat zijn dan de belangrijkste kenmerken? 

Geen probleem; we kunnen dit onderwerp in het volgende gedeelte verkennen. 

Wat zijn de belangrijkste functies van Llama 3?

Er moet wel iets aan Llama 3 zijn dat zoveel mensen aantrekt. Uiteindelijk presteert Llama 3 beter dan andere concurrenten zoals Claude 3 of ChatGPT met een gemiddelde van 15% over AI-benchmarks. Maar wat geeft Llama 3 het voordeel?

Laten we kijken naar de belangrijkste kenmerken; ze kunnen het antwoord bieden dat we zoeken: 

• Parametermodellen: Meta biedt twee parametermodellen aan, zoals Llama 3 70b en 8b. Dit volgende generatie LLM verbetert de efficiëntie, verbetert de codegeneratie en optimaliseert de modelprestaties voor realistische scenario's. 
• Trainingsdatasets: Om Llama 3 de beste te maken, heeft Meta het getraind op grote, hoogwaardige datasets. Met meer dan 15T tokens die van openbare bronnen zijn verzameld, is Llama 3 voorbereid op veel meertalige gebruiksgevallen. Meta heeft filterpijplijnen gemaakt, zoals NSFW- en heuristische filters, kwaliteitsclassificaties en semantische deduplicatie. 
• Modelarchitecturen: Llama 3 behoudt zijn decoder-only transformer architectuur maar het komt met verschillende upgrades. Ten eerste codeert Llama 3 taal efficiënter, wat zijn prestaties aanzienlijk verbetert. Ten tweede heeft Llama Groep Vraag Aandacht (GQA) geïntegreerd in beide parametermodellen, wat de efficiëntie van afleiding verhoogt. 
• Post-training schaling: Meta heeft gedetailleerde schaalwetten ontwikkeld die het mogelijk maakten om de prestaties van Llama 3 op belangrijke taken te voorspellen, zoals codegeneratie die wordt geëvalueerd op de HumanEval Benchmark. Bovendien heeft Meta een geavanceerde trainingsstack ontwikkeld die foutafhandeling automatiseert en de GPU-downtime maximaliseert. 
• Instructiefijnafstemming: Meta’s nieuwe benadering van post-training is een mix van afkeuringssampling, proximaal beleid optimalisatie (PPO) en directe voorkeur optimalisatie (DPO). Deze combinatie verbetert de kwaliteit van de prompts en de prestaties van Llama 3. 

Wel, dat was een wervelwind van informatie. Voel je vrij om opnieuw te lezen als je iets niet duidelijk vindt. 😉

Als je klaar bent om door te gaan, laten we het hebben over de belangrijkste use cases van Llama 3. 

Wat zijn de belangrijkste gebruiksgevallen van Llama 3?

Vanaf het begin van het artikel heb je je waarschijnlijk afgevraagd: “Waar is Llama 3 eigenlijk goed in?” Dit is wat deze sectie probeert te beantwoorden. 

Hier zijn de meest voorkomende gebruiksgevallen voor Llama 3: 

• Chatbots: Aangezien Llama 3 een diep taalbegrip heeft, kun je het gebruiken om klantenservice te automatiseren. Hierdoor maak je de tijd van je agents vrij, zodat ze zich kunnen concentreren op het verbeteren van de relaties met klanten. Je klanten zullen zich ook meer betrokken voelen bij je merk.
• Inhoudgeneratie: Door Llama 3 te gebruiken, kun je verschillende soorten inhoud genereren, variërend van artikelen en rapporten tot blogs en zelfs verhalen. Op deze manier stroomlijn je het inhoudcreatieproces en produceer je sneller meer stukken. 
• E-mailcommunicatie: Wanneer je vastloopt en de juiste woorden niet kunt vinden, kan Llama 3 je helpen met het opstellen van je e-mails en het formuleren van het juiste antwoord elke keer weer. Op deze manier behoud je een consistente merktoon in alle communicatiekanalen. 
• Data-analyserapporten: Als je ooit wilt zien hoe jouw bedrijf presteert, kan Llama 3 je bevindingen samenvatten (net als je lange documenten) en visueel aantrekkelijke rapporten genereren met de gegevens, zodat je beter geïnformeerde beslissingen kunt nemen. 
• Codegeneratie: We hebben dit verschillende keren in het artikel genoemd en het is een van Llama 3’s belangrijkste gebruiksgevallen. Hierdoor kunnen ontwikkelaars codesnippets genereren en bugs identificeren. Maar Llama 3 biedt ook programmeeradviezen om het proces te verbeteren. 

Dat is alles over de gebruiksgevallen van Llama. 

Laten we nu verder gaan en het hebben over het beveiligingsecosysteem. 

Wat is Llama 3’s beveiligingsecosysteem?

Llama 3 gaat om gevoelige gegevens, dus het is vanzelfsprekend dat Meta zich heeft gericht op het implementeren van robuuste beveiligingsmaatregelen om die gegevens veilig te houden in deze onzekere cyberwereld.

Hier is wat het Llama 3 ecosysteem toepast om het gebruik veiliger te maken:  

• Llama Code Shield – In het kort, Code Shield sluit de onveilige code uit die Llama genereert, om ervoor te zorgen dat deze niet wordt opgenomen in het eindproduct. In wezen classificeert en filtreert het onveilige code. 
• Llama Guard 2 – Deze beveiligingsmaatregel richt zich op het analyseren van je tekst, inclusief prompts en reacties, en markeert het als 'veilig' of 'onveilig' volgens de normen van MLCommons AI Safety Taxonomy. Wat een tekst onveilig maakt, zijn beschrijvingen die discriminatie, haatspraak of geweld bevatten.  
• CyberSec Eval 2 – Het doel van CyberSec Eval 2 is om te meten hoe veilig de LLM is, met behulp van functionaliteiten zoals offensieve beveiligingscapaciteiten, kwetsbaarheid voor promptinjectiebeoordeling en misbruik van de code-interpreter. 
• torchtune – Meta's Llama 3 gebruikt een PyTorch-native bibliotheek voor het maken en experimenteren met LLMs. Waarom? Omdat het geheugen-efficiënte trainingsrecepten voor fijnstemming biedt. 

We zijn klaar met het theoretische gedeelte van dit artikel. Laten we nu praktisch aan de slag gaan en leren hoe we Llama 3 kunnen gebruiken met behulp van Meta AI. 

Hoe kun je Llama 3 gebruiken?

Je wilt Llama 3 gebruiken en toegang krijgen, maar je weet niet waar je moet beginnen. Mag je het aaien of geef je het voedsel? Nee — je hoeft alleen maar de Meta AI-app op Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram of het web te openen. 

Het werkt zoals ChatGPT, wat betekent dat je een aangewezen sectie hebt waar je Meta AI alles kunt vragen. 

Het slechte nieuws is dat het momenteel maar in een paar landen beschikbaar is, zoals: 

• Verenigde Staten
• Australië
• Canada
• Ghana
• Jamaica
• Malawi
• Nieuw-Zeeland
• Nigeria
• Pakistan
• Singapore
• Zuid-Afrika
• Oeganda
• Zambia
• Zimbabwe

Dus, als je niet in een van deze landen bent, kun je deze ongelukkige boodschap krijgen: 

Maak je echter geen zorgen — Meta belooft meer landen aan hun lijst toe te voegen, omdat ze net beginnen aan deze reis. Blijf dus op de hoogte van wanneer Llama 3 beschikbaar zal zijn in jouw omgeving. 

Voor degenen die er toegang toe hebben, hoef je alleen maar naar llama.meta.com te gaan en te klikken op Probeer Meta AI rechtsboven in de hoek. 

Er opent een nieuw tabblad met het dashboard van Llama 3 waar je je invoer in het promptvenster kunt typen. 

Vergelijkbaar met ChatGPT, zal deze tool de vereiste tekst genereren op basis van jouw prompt.

Je kunt Llama 3 ook gebruiken via andere platforms, zoals Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs of lokaal. 

Aan jou!

Meta heeft veel in petto voor Llama 3, waaronder het verkennen van multimodaliteit en de ontwikkeling van het grootste model tot nu toe (meer dan 400B parameters). 

Deze AI-software heeft het potentieel om de markt te revolutioneren en nieuwe kwaliteitsnormen voor andere concurrenten vast te stellen. Maar weet je wie ook het potentieel heeft om de manier waarop je werkt te veranderen? 

Guru! 

Het is een enterprise AI-zoek-, intranet- en wiki-platform dat de productiviteit van je team verbetert. In een notendop kun je overal naar zoeken, van chats tot apps tot bedrijfskennis, en snelle antwoorden krijgen op alle vragen. 

Alles zonder van app te wisselen. 

Probeer Guru nu om meer te ontdekken. 

‍

‍

‍