Conheça o Llama 3 — um modelo de linguagem de código aberto (LLM) criado pela Meta que revoluciona o mercado de IA generativa e pode suportar uma ampla gama de casos de uso. Este guia explora o que é e como pode mudar a forma como você trabalha. 

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O mundo da inteligência artificial generativa (IA) está previsto para crescer nos próximos anos, chegando a $1,3 trilhões em receita até 2032. Com esse crescimento, não é de se admirar que tantas empresas estejam competindo para construir o melhor LLM.

A Meta não é diferente. Em abril de 2024, lançou o Llama 3, um LLM inovador e poderoso que estabelece novos padrões de qualidade para outros concorrentes. O que torna este modelo de IA distinto de outras ferramentas é que é de código aberto e treinado em conjuntos massivos de dados.

Mas vamos parar de perder tempo. Mergulhe neste artigo para explorar o que é o Meta Llama 3, suas principais características e casos de uso, e muito mais. 

O que é o Meta Llama 3?

O Llama 3 é o mais recente LLM da Meta AI projetado para múltiplos casos de uso, como responder a perguntas em linguagem natural, escrever código e gerar ideias. 

Como este assistente de IA é treinado em grandes quantidades de dados de treinamento, ele compreende o contexto e responde como um humano, o que o torna útil para a criação de conteúdo e fornecimento de informações.

O Llama 3, ao contrário dos outros modelos Llama, vem com pré-treinamento e ajuste fino de instruções com 8 bilhões ou 70 bilhões de parâmetros, o que o torna ideal para várias tarefas, incluindo geração de código e sumarização.  

Este modelo de código aberto também está disponível gratuitamente no Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS e Google Cloud.

Mas o que o torna diferente das versões anteriores? Vamos descobrir. 

Como o Llama 3 difere do Llama 2?

O que torna o Llama 3 melhor que o Llama 2? Eles não deveriam ser tão diferentes, certo? 

Bem, primeiro de tudo, o Llama 3 da Meta possui um conjunto de dados de 15 trilhões de tokens (permitindo uma codificação de linguagem mais eficiente e melhor desempenho), que é 7 vezes maior que os modelos anteriores.

Com o tokenizador do Llama 3 suportando 128.000 tokens, ele se torna mais capaz do que outras versões do Llama, oferecendo precisão, raciocínio e confiabilidade incomparáveis. 

Além disso, de acordo com a Meta, eles incluíram 4 vezes mais código e cobriram 30 idiomas. Eles também adicionaram o Code Shield, um guardrail que captura qualquer código defeituoso que o Llama 3 possa gerar. 

Em conclusão, embora o Llama 3 tenha a mesma arquitetura de transformador do Llama 2, ele é melhor e mais eficiente do que as gerações anteriores. 

Aqui está o que um usuário do Reddit tem a dizer sobre isso: 

“Mesmo apenas com os testes limitados que foram possíveis até agora, já está claro que o modelo de 70B é o melhor modelo de código aberto atualmente. Já foi dito que outros tamanhos de modelo e janelas de contexto maiores virão. 

Mas se o Llama 3 é tão bom no que faz, quais são suas principais características? 

Sem problemas; podemos explorar este tópico na seção seguinte. 

Quais são as principais características do Llama 3?

Deve haver algo sobre o Llama 3 que atraia tantas pessoas. Afinal, o Llama 3 supera outros concorrentes como Claude 3 ou ChatGPT por uma média de 15% em benchmarks de IA. Mas o que dá ao Llama 3 a vantagem?

Vamos dar uma olhada em suas principais características; elas podem fornecer a resposta que buscamos: 

• Modelos de parâmetros: A Meta oferece modelos de dois parâmetros, como Llama 3 70b e 8b. Superando o Llama 2 nesta área, este LLM de próxima geração melhora a eficiência, aprimora a geração de código e otimiza o desempenho do modelo para cenários do mundo real. 
• Conjuntos de dados de treinamento: Para fazer do Llama 3 o melhor, a Meta o treinou em conjuntos de dados grandes e de alta qualidade. Coletando mais de 15 trilhões de tokens de fontes públicas, o Llama 3 está preparado para muitos casos de uso multilíngues. A Meta criou pipelines de filtragem, como filtros NSFW e heurísticos, classificadores de qualidade e desduplicação semântica. 
• Arquiteturas de modelos: O Llama 3 mantém sua arquitetura de transformador apenas de decodificação, mas vem com várias atualizações. Primeiro, o Llama 3 codifica a linguagem de maneira mais eficiente, melhorando significativamente seu desempenho. Segundo, o Llama integrou a Atenção por Consulta Agrupada (GQA) em ambos os modelos de parâmetro, o que aumenta a eficiência de inferência. 
• Escalonamento pós-treinamento: A Meta desenvolveu leis de escalonamento detalhadas que lhe permitiram prever o desempenho do Llama 3 em tarefas-chave, como geração de código avaliada no HumanEval Benchmark. Além disso, a Meta desenvolveu uma pilha de treinamento avançada que automatiza o gerenciamento de erros e maximiza o tempo de atividade da GPU. 
• Ajuste fino de instruções: A nova abordagem da Meta para pós-treinamento é uma mistura de amostragem de rejeição, otimização de política proximal (PPO) e otimização de preferência direta (DPO). Essa combinação melhora a qualidade dos prompts e o desempenho do Llama 3. 

Bem, isso foi uma enxurrada de informações. Sinta-se à vontade para ler novamente se sentir que algo não está claro. 😉

Se você estiver pronto para seguir em frente, vamos discutir os principais casos de uso do Llama 3. 

Quais são os Principais Casos de Uso do Llama 3?

Desde o início do artigo, você provavelmente se perguntou: “Para que o Llama 3 é realmente bom?” É isso que esta seção tentará responder. 

Então, aqui estão os casos de uso mais comuns para o Llama 3: 

• Chatbots: Como o Llama 3 possui uma compreensão profunda da linguagem, você pode usá-lo para automatizar o atendimento ao cliente. Como resultado, você libera o tempo dos seus agentes para que eles possam se concentrar em melhorar os relacionamentos com os clientes. Seus clientes também se sentirão mais engajados com sua marca.
• Criação de conteúdo: Ao usar o Llama 3, você pode gerar diferentes tipos de conteúdo, variando de artigos e relatórios a blogs e até mesmo histórias. Dessa forma, você otimiza o processo de criação de conteúdo e produz mais rapidamente. 
• Comunicação por e-mail: Sempre que você estiver em dúvida e não conseguir encontrar as palavras certas, o Llama 3 pode ajudá-lo a redigir seus e-mails e formular a resposta correta a cada vez. Dessa forma, você mantém um tom de marca consistente em todos os canais de comunicação. 
• Relatórios de análise de dados: Se você precisar ver como sua empresa está se saindo, o Llama 3 pode resumir suas descobertas (assim como seus documentos longos) e gerar relatórios visualmente atraentes com os dados, para que você possa tomar decisões mais informadas. 
• Geração de código: Já mencionamos isso várias vezes ao longo do artigo e é um dos principais casos de uso do Llama 3. Como resultado, os desenvolvedores podem gerar trechos de código e identificar erros. Mas o Llama 3 também oferece recomendações de programação para melhorar o processo. 

Isso é tudo sobre os casos de uso do Llama. 

Avançando, vamos falar sobre seu ecossistema de segurança. 

Qual é o Ecossistema de Segurança do Llama 3?

O Llama 3 lida com dados sensíveis, então é um dado que, neste instável mundo digital, a Meta focou na implementação de medidas de segurança robustas para manter esses dados seguros.

Aqui está o que o ecossistema Llama 3 utiliza para torná-lo mais seguro de usar:  

• Llama Code Shield – Em resumo, o Code Shield exclui o código inseguro que o Llama gera, garantindo que não seja incluído no produto final. Basicamente, classifica e filtra códigos inseguros. 
• Llama Guard 2 – Esta medida de segurança foca na análise de seu texto, incluindo prompts e respostas, e o marca como “seguro” ou “inseguro” usando os padrões da MLCommons AI Safety Taxonomy. O que torna um texto inseguro são descrições que contêm discriminação, discurso de ódio ou violência.  
• CyberSec Eval 2 – O objetivo do CyberSec Eval 2 é medir quão seguro é o LLM, usando funcionalidades como capacidades de cibersegurança ofensiva, suscetibilidade a avaliação de injeção de prompt e abuso do seu interpretador de código. 
• torchtune – A Llama 3 da Meta usa uma biblioteca nativa do PyTorch para autorar e experimentar com LLMs. Por quê? Porque oferece receitas de treinamento eficientes em memória para ajuste fino. 

Terminamos a seção teórica deste artigo. Agora, vamos para a prática e aprender como usar o Llama 3 com o Meta AI. 

Como você pode usar o Llama 3?

Você quer usar e acessar o Llama 3, mas não sabe por onde começar. Você faz carinho nele ou dá comida? Não — você só precisa abrir o aplicativo Meta AI no Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram ou na web. 

Funciona como o ChatGPT, o que significa que você terá uma seção dedicada onde pode perguntar qualquer coisa ao Meta AI. 

A má notícia é que está disponível apenas em alguns países até agora, como: 

• Estados Unidos
• Austrália
• Canadá
• Gana
• Jamaica
• Malawi
• Nova Zelândia
• Nigéria
• Paquistão
• Singapura
• África do Sul
• Uganda
• Zâmbia
• Zimbábue

Então, se você não estiver em um desses países, pode receber esta mensagem infeliz: 

No entanto, não se preocupe — o Meta promete adicionar mais países à sua lista, pois eles estão apenas começando nesta jornada. Então fique atento para saber quando o Llama 3 estará disponível na sua área. 

Para aqueles que têm acesso, tudo o que você precisa fazer é visitar llama.meta.com e clicar em Experimente o Meta AI no canto superior direito. 

Uma nova aba será aberta com o painel do Llama 3, onde você poderá digitar sua entrada na caixa de prompt. 

Semelhante ao ChatGPT, essa ferramenta gerará o texto necessário com base no seu prompt.

Você também pode usar o Llama 3 por meio de outras plataformas, como Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs ou localmente. 

Sua vez!

O Meta tem muito a oferecer para o Llama 3, incluindo experiências com multimodalidade e desenvolvimento do seu maior modelo até agora (mais de 400 bilhões de parâmetros). 

Este software de IA tem o potencial de revolucionar o mercado e estabelecer novos padrões de qualidade para outros concorrentes. Mas você sabe quem mais tem potencial para mudar a maneira como você trabalha? 

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