Poznaj Llama 3 — otwarty duży model językowy (LLM) stworzony przez Meta, który rewolucjonizuje rynek generatywnej AI i może wspierać szeroki zakres zastosowań. Niniejszy przewodnik bada, czym jest i w jaki sposób może zmienić sposób, w jaki pracujesz. 

‍

Świat generatywnej sztucznej inteligencji (AI) prognozowany jest na wzrost w nadchodzących latach, osiągając 1,3 biliona dolarów przychodu do 2032 roku. W związku z tym nie jest zaskoczeniem, że tak wiele firm rywalizuje o zbudowanie najlepszego LLM.

Meta nie jest inna. W kwietniu 2024 roku, Meta wypuściła Llama 3, innowacyjny i potężny LLM, który ustala nowe standardy jakości dla innych konkurentów. Co wyróżnia ten model AI spośród innych narzędzi to to, że jest open source i trenowany na ogromnych zbiorach danych.

Ale nie marnujmy więcej czasu. Zanurz się w ten artykuł, aby odkryć, czym jest Meta Llama 3, jego kluczowe cechy i zastosowania oraz wiele więcej. 

Czym jest Meta Llama 3?

Llama 3 to najnowszy LLM Meta AI zaprojektowany do wielu zastosowań, takich jak odpowiadanie na pytania w naturalnym języku, pisanie kodu i burza mózgów pomysłów. 

Ponieważ ten asystent AI jest trenowany na ogromnych ilościach danych, rozumie kontekst i odpowiada jak człowiek, co czyni go przydatnym do tworzenia treści i dostarczania informacji.

Llama 3, w przeciwieństwie do innych modeli Llama, jest dostępna z pretreningiem i dostosowaniem instrukcji z 8 miliardami lub 70 miliardami parametrów, co czyni ją idealną do wielu zadań, w tym generowania kodu i podsumowania.  

Ten model open-source jest również dostępny za darmo na platformach Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS i Google Cloud.

Ale co wyróżnia go spośród poprzednich wersji? Dowiedzmy się. 

Jak Llama 3 różni się od Llama 2?

Co sprawia, że Llama 3 jest lepsza od Llama 2? Nie powinny być tak różne, prawda? 

Cóż, przede wszystkim Llama 3 Meta ma zbiór danych 15 trillionów tokenów (umożliwiający bardziej efektywne kodowanie języka i lepsze wyniki), który jest 7 razy większy niż wcześniejsze modele.

Dzięki tokenizerowi Llama 3 wspierającemu 128,000 tokenów, sprawia, że jest bardziej zdolna niż inne wersje Llama, oferując niezrównaną dokładność, logiczne wnioskowanie i niezawodność. 

Ponadto, według Meta, dodano 4 razy więcej kodu i pokryto 30 języków. Dodano także Code Shield, zabezpieczenie, które wychwytuje wszelkie błędne kody, które Llama 3 może generować. 

Podsumowując, podczas gdy Llama 3 ma tę samą architekturę transformatora co Llama 2, jest lepsza i bardziej efektywna niż starsze generacje. 

Oto, co użytkownik Reddit ma do powiedzenia na ten temat: 

„Już tylko z ograniczonych testów, które były możliwe do tej pory, już widać, że model 70B jest najlepszym modelem open-source obecnie. Już wcześniej stwierdzono, że inne rozmiary modeli i większe okna kontekstowe będą wkrótce dostępne. 

Ale jeśli Llama 3 jest tak dobra w tym, co robi, jakie są jej kluczowe cechy? 

Nie ma problemu; możemy zbadać ten temat w następnej sekcji. 

Jakie są kluczowe cechy Llama 3?

Musi być coś w Llama 3, co przyciąga tak wiele osób. W końcu, Llama 3 przewyższa innych konkurentów, takich jak Claude 3 czy ChatGPT, o 15% średnio w kluczowych benchmarkach AI. Ale co daje Llama 3 przewagę?

Przyjrzyjmy się jej kluczowym cechom; mogą one dostarczyć odpowiedzi, których szukamy: 

• Modele parametrów: Meta oferuje modele o dwóch parametrach, takie jak Llama 3 70b i 8b. Przewyższając Llama 2 w tej dziedzinie, ten model językowy nowej generacji zwiększa wydajność, poprawia generowanie kodu i optymalizuje wydajność modelu w rzeczywistych scenariuszach. 
• Zbiory danych treningowych: Aby uczynić Llama 3 najlepszą, Meta trenowała ją na dużych, wysokiej jakości zbiorach danych. Zbierając ponad 15T tokenów z publicznych źródeł, Llama 3 jest przygotowana do wielu wielojęzycznych zastosowań. Meta stworzyła filtry, takie jak filtry NSFW oraz heurystyczne, klasyfikatory jakości i semantyczną de-duplikację. 
• Architektury modeli: Llama 3 utrzymuje swoją architekturę transformatora tylko dekodera, ale ma kilka ulepszeń. Po pierwsze, Llama 3 koduje język bardziej efektywnie, znacznie poprawiając swoją wydajność. Po drugie, Llama zintegrowała Grupowaną Uwagę Zapytania (GQA) w obu modelach parametrów, co zwiększa wydajność wnioskowania. 
• Skalowanie po treningu: Meta opracowała szczegółowe zasady skalowania, które pozwoliły przewidzieć wydajność Llama 3 w kluczowych zadaniach, takich jak generowanie kodu oceniane w benchmarku HumanEval. Ponadto, Meta opracowała zaawansowany zestaw szkoleniowy, który automatyzuje obsługę błędów i maksymalizuje czas działania GPU. 
• Dostosowanie instrukcji: Nowe podejście Meta do treningu po jest mieszanką próbkowania odrzucenia, optymalizacji polityki proksymalnej (PPO) i optymalizacji preferencji (DPO). Ta kombinacja poprawia jakość podpowiedzi oraz wydajność Llama 3. 

Cóż, to była burza informacji. Jeśli czujesz, że coś nie jest jasne, nie krępuj się przeczytać ponownie. 😉

Jeśli jesteś gotowy do przejścia dalej, porozmawiajmy o głównych przypadkach użycia Llama 3. 

Jakie są główne przypadki użycia Llama 3?

Od samego początku artykułu prawdopodobnie zadaliście sobie pytanie: “Na co Llama 3 jest naprawdę dobra?” To jest to, co ta sekcja spróbuje odpowiedzieć. 

Tak więc, oto najczęstsze przypadki użycia Llama 3: 

• Chatboty: Ponieważ Llama 3 ma głębokie zrozumienie języka, można ją używać do automatyzacji obsługi klienta. W rezultacie uwalniasz czas swoich agentów, aby mogli skupić się na poprawie relacji z klientami. Twoi klienci również poczują się bardziej zaangażowani w Twoją markę.
• Tworzenie treści: Dzięki Llama 3 możesz generować różne rodzaje treści, od artykułów i raportów po blogi, a nawet opowiadania. W ten sposób usprawniasz proces tworzenia treści i generujesz więcej materiałów szybciej. 
• Komunikacja e-mailowa: Za każdym razem, gdy jesteś w martwym punkcie i nie możesz znaleźć odpowiednich słów, Llama 3 może pomóc w pisaniu Twoich e-maili i formułowaniu właściwej odpowiedzi za każdym razem. W ten sposób utrzymujesz spójny ton marki we wszystkich kanałach komunikacji. 
• Raporty analizy danych: Jeśli kiedykolwiek potrzebujesz zobaczyć jak Twoja firma wypada, Llama 3 może podsumować Twoje ustalenia (jak również długie dokumenty) i wygenerować przyciągające wzrok raporty z danymi, abyś mógł podejmować lepsze decyzje. 
• Generowanie kodu: Wspomnieliśmy o tym kilka razy w artykule i jest to jeden z głównych przypadków użycia Llama 3. W rezultacie, programiści mogą generować fragmenty kodu i identyfikować błędy. Ale Llama 3 oferuje również zalecenia dotyczące programowania, aby poprawić ten proces. 

To wszystko na temat przypadków użycia Llama. 

Przechodząc dalej, porozmawiajmy o ekosystemie bezpieczeństwa Llama. 

Co to jest ekosystem bezpieczeństwa Llama 3?

Llama 3 działa z wrażliwymi danymi, więc oczywiste jest, że w tym niestabilnym cyber świecie, Meta skupiła się na wdrażaniu solidnych środków bezpieczeństwa, aby zapewnić bezpieczeństwo tych danych.

Oto, co ekosystem Llama 3 stosuje, aby uczynić go bezpieczniejszym w użyciu:  

• Llama Code Shield – Krótko mówiąc, Code Shield wyklucza niesprawdzony kod, który generuje Llama, upewniając się, że nie jest on uwzględniony w finalnym produkcie. W zasadzie klasyfikuje i filtruje niebezpieczny kod. 
• Llama Guard 2 – Ten środek bezpieczeństwa koncentruje się na analizie Twojego tekstu, w tym podpowiedzi i odpowiedzi, i oznaczaniu go jako „bezpieczny” lub „niebezpieczny” zgodnie z standardami MLCommons AI Safety Taxonomy. To, co czyni tekst niebezpiecznym, to opisy, które zawierają dyskryminację, mowę nienawiści lub przemoc.  
• CyberSec Eval 2 – Celem CyberSec Eval 2 jest ocena tego, jak bezpieczny jest LLM, wykorzystując funkcje, takie jak ofenzywne możliwości cyberbezpieczeństwa, podatność na ocenę wstrzyknięcia podpowiedzi oraz nadużycie swojego interpretera kodu. 
• torchtune – Llama 3 Meta używa biblioteki PyTorch-native do tworzenia i eksperymentowania z LLM. Dlaczego? Ponieważ oferuje pamięcio-oszczędne przepisy treningowe do dostrojenia. 

Skończyliśmy już teoretyczną część tego artykułu. Teraz przejdźmy do praktyki i uczmy się, jak używać Llama 3 z wykorzystaniem Meta AI. 

Jak możesz używać Llama 3?

Chcesz używać i mieć dostęp do Llama 3, ale nie wiesz, od czego zacząć. Czy powinieneś głaskać ją lub dać jej jedzenie? Nie — wystarczy uruchomić aplikację Meta AI na Facebooku, Messengerze, WhatsAppie, Instagramie lub w sieci. 

Działa jak ChatGPT, co oznacza, że masz wyznaczoną sekcję, w której możesz zapytać Meta AI o cokolwiek. 

Zła wiadomość jest taka, że jest dostępna tylko w kilku krajach, takich jak: 

• Stany Zjednoczone
• Australia
• Kanada
• Ghana
• Jamajka
• Malawi
• Nowa Zelandia
• Nigeria
• Pakistan
• Singapur
• Republika Południowej Afryki
• Uganda
• Zambia
• Zimbabwe

Więc jeśli nie jesteś w jednym z tych krajów, możesz otrzymać tę niefortunną wiadomość: 

Jednak nie martw się — Meta obiecuje dodać więcej krajów do swojej listy, ponieważ dopiero zaczynają tę podróż. Bądź na bieżąco z informacjami, kiedy Llama 3 będzie dostępne w twoim regionie. 

Dla tych, którzy mają do niego dostęp, wystarczy odwiedzić llama.meta.com i kliknąć Wypróbuj Meta AI w prawym górnym rogu. 

Otworzy się nowa zakładka z pulpitem Llama 3, w której możesz wpisać swój input w polu tekstowym. 

Podobnie jak w ChatGPT, to narzędzie wygeneruje wymaganą treść na podstawie Twojego promptu.

Możesz również używać Llama 3 na innych platformach, takich jak Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs lub lokalnie. 

Teraz Twoja kolej!

Meta ma wiele do zaoferowania jeśli chodzi o Llama 3, w tym eksperymentowanie z multimodalnością oraz rozwijanie swojego największego modelu (ponad 400B parametrów). 

To oprogramowanie AI ma potencjał do zrewolucjonizowania rynku i wyznaczania nowych standardów jakości dla innych konkurentów. Ale wiesz, kto jeszcze ma potencjał do zmiany sposobu, w jaki pracujesz? 

Guru! 

To platforma do wyszukiwania AI, intranetu i wiki, która poprawia produktywność twojego zespołu. W skrócie, możesz wyszukiwać wszystko, od czatów po aplikacje i wiedzę firmy, i uzyskać szybkie odpowiedzi na wszystkie pytania. 

To wszystko bez przełączania aplikacji. 

Wypróbuj Guru teraz, aby dowiedzieć się więcej. 

‍

‍

‍