Möt Llama 3 — en öppen källkod stor språkmodell (LLM) skapad av Meta som skakar om den generativa AI-marknaden och kan stödja ett brett spektrum av användningsfall. Denna guide utforskar vad det är och hur det kan förändra sättet du arbetar på. 

‍

Världen av generativ artificiell intelligens (AI) förväntas växa under de kommande åren, nå 1,3 biljoner dollar i intäkter till 2032. Med denna boom är det inte konstigt att så många företag tävlar om att bygga den bästa LLM:en.

Meta är inget undantag. I april 2024 släppte de Llama 3, en innovativ och kraftfull LLM som sätter nya kvalitetsstandarder för andra konkurrenter. Vad som gör denna AI-modell distinkt från andra verktyg är att den är öppen källkod och tränad på massiva datamängder.

Men låt oss inte slösa mer tid. Dyk ner i denna artikel för att utforska vad Meta Llama 3 är, dess nyckelfunktioner och användningsområden, med mera. 

Vad är Meta Llama 3?

Llama 3 är Meta AIs senaste LLM som är utformat för flera användningsområden, såsom att svara på frågor på naturligt språk, skriva kod och brainstorma idéer. 

Eftersom denna AI-assistent är tränad på stora mängder träningsdata, förstår den kontexten och svarar som en människa, vilket gör den användbar för att skapa innehåll och tillhandahålla information.

Llama 3, till skillnad från andra Llama-modeller, kommer med förtränings- och instruktionsfinjustering med 8 miljarder eller 70 miljarder parametrar, vilket gör den idealisk för flera uppgifter, inklusive kodgenerering och sammanfattning.  

Denna öppen källkodsmodell är också fritt tillgänglig på Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS och Google Cloud.

Men vad som gör den annorlunda än tidigare versioner? Låt oss ta reda på det. 

Hur skiljer sig Llama 3 från Llama 2?

Vad gör Llama 3 bättre än Llama 2? De borde inte vara så olika, eller hur? 

Tja, framför allt har Meta’s Llama 3 en 15 triljon-token datamängd (som möjliggör effektivare språk kodning och bättre prestanda), vilket är 7 gånger större än tidigare modeller.

Med Llama 3:s tokenizer som stödjer 128 000 tokens, gör den det mer kapabel än andra versioner av Llama och erbjuder oöverträffad noggrannhet, resonemang och tillförlitlighet. 

Dessutom inkluderade Meta enligt uppgift 4 gånger så mycket kod och täckte 30 språk. De lade också till Code Shield, ett skyddsnät som fångar all felaktig kod som Llama 3 kan generera. 

Sammanfattningsvis, medan Llama 3 har samma transformerarkitektur som Llama 2, är den bättre och mer effektiv än äldre generationer. 

Här är vad en Reddit-användare har att säga om det: 

“Även bara från de begränsade tester som var möjliga fram till nu, är det redan klart att 70B-modellen är den bästa öppen källkod modellen just nu. Det har redan sagts att andra modellstorlekar och högre kontextfönster kommer att följa.” 

Men om Llama 3 är så bra på vad det gör, vad är dess nyckelfunktioner? 

Inga problem; vi kan utforska detta ämne i följande avsnitt. 

Vilka är Llama 3:s viktigaste funktioner?

Det måste finnas något med Llama 3 som attraherar så många människor. Trots allt överträffar Llama 3 andra konkurrenter som Claude 3 eller ChatGPT med ett genomsnitt på 15% över AI-benchmarks. Men vad ger Llama 3 fördelen?

Låt oss ta en titt på dess nyckelfunktioner; de kan ge svaret vi söker: 

• Parametermodeller: Meta erbjuder två parametermodeller, såsom Llama 3 70b och 8b. Genom att överträffa Llama 2 på detta område förbättrar denna nästa generations LLM effektiviteten, förbättrar kodgenerering och optimerar modellens prestanda för verkliga scenarier. 
• Utbildningsdatamängder: För att göra Llama 3 den bästa, tränade Meta den på stora, högkvalitativa datamängder. Genom att samla in över 15T tokens från offentliga källor är Llama 3 förberedd för massor av flerspråkiga användningsfall. Meta skapade filtreringspipelines, som NSFW och heuristiska filter, kvalitetsklassificeringar och semantisk duplicering. 
• Modellarkitekturer: Llama 3 upprätthåller sin decoder-only transformerarkitektur men levereras med flera uppgraderingar. Först kodar Llama 3 språk mer effektivt, vilket signifikant förbättrar dess prestanda. För det andra har Llama integrerat Grouped Query Attention (GQA) i båda parametermodeller, vilket ökar effektiviteten vid inferens. 
• Post-training scaling: Meta utvecklade detaljerade skalningslagar som gjorde det möjligt att förutsäga prestandan av Llama 3 på viktiga uppgifter, såsom kodgenerering utvärderad på HumanEval Benchmark. Dessutom utvecklade Meta en avancerad träningsstack som automatiserar felhantering och maximerar GPU-användning. 
• Instruktionsfinjustering: Metas nya tillvägagångssätt för efterträning är en blandning av avvisningssampling, proximal policyoptimering (PPO) och direkt preferensoptimering (DPO). Denna kombination förbättrar kvaliteten på promptarna och Llama 3:s prestanda. 

Nåväl, det var en virvelvind av information. Känn dig fri att läsa igenom om du tycker att något inte är klart. 😉

Om du är redo att gå vidare, låt oss diskutera Llama 3:s huvudsakliga användningsområden. 

Vad är de viktigaste användningsområdena för Llama 3?

Från början av artikeln har du förmodligen frågat dig själv, “Vad är Llama 3 faktiskt bra på?” Det är vad detta avsnitt kommer att försöka svara på. 

Så här är de vanligaste användningsområdena för Llama 3: 

• Chattbotar: Eftersom Llama 3 har en djup språkförståelse kan du använda den för att automatisera kundtjänsten. Som ett resultat frigör du dina agenters tid så att de kan fokusera på att förbättra relationerna med kunderna. Dina kunder kommer också att känna sig mer engagerade med ditt varumärke.
• Innehållsskapande: Genom att använda Llama 3 kan du generera olika typer av innehåll, som artiklar och rapporter till bloggar och till och med berättelser. På så sätt effektiviserar du processen för innehållsskapande och producerar fler bitar snabbare. 
• E-postkommunikation: Om du någonsin har kört fast och inte kan hitta de rätta orden kan Llama 3 hjälpa dig med att skriva dina e-postmeddelanden och formulera rätt svar varje gång. På så sätt upprätthåller du en konsekvent varum ton över alla kommunikationskanaler. 
• Dataanalysrapporter: Om du någonsin behöver se hur ditt företag presterar, kan Llama 3 sammanfatta dina fynd (liksom dina långa dokument) och generera visuellt tilltalande rapporter med data, så att du kan fatta mer informerade beslut. 
• Kodgenerering: Vi har nämnt detta flera gånger i artikeln och det är en av Llama 3:s huvudsakliga användningsområden. Som ett resultat kan utvecklare generera kodsnuttar och identifiera buggar. Men Llama 3 erbjuder också programmeringsrekommendationer för att förbättra processen. 

Det var allt om Llamas användningsområden. 

Gå vidare, låt oss prata om dess säkerhetsekosystem. 

Vad är Llama 3:s säkerhetsekosystem?

Llama 3 arbetar med känslig data, så det är givet att, i denna instabila cybervärld, har Meta fokuserat på att implementera robusta säkerhetsåtgärder för att hålla datan säker.

Här är vad Llama 3-ekosystemet använder för att göra det säkrare att använda:  

• Llama Code Shield – Sammanfattningsvis exkluderar Code Shield den osäkra kod som Llama genererar, för att säkerställa att den inte ingår i den slutliga produkten. I grunden klassificerar och filtrerar det osäker kod. 
• Llama Guard 2 – Denna säkerhetsåtgärd fokuserar på att analysera din text, inklusive uppmaningar och svar, och märka den som “säker” eller “osäker” med hjälp av MLCommons AI Safety Taxonomy standarder. Vad som gör en text osäker är beskrivningar som innehåller diskriminering, hatretorik eller våld.  
• CyberSec Eval 2 – Syftet med CyberSec Eval 2 är att mäta hur säker LLM är, med hjälp av funktioner som offensiv cybersäkerhet, mottaglighet för uppmaningsinjektionstestning och missbruk av sin kodtolk. 
• torchtune – Meta’s Llama 3 använder ett PyTorch-inbyggt bibliotek för att skriva och experimentera med LLM. Varför? För att det erbjuder minneseffektiva träningsrecept för finjustering. 

Vi har avslutat teoridelen av denna artikel. Nu, låt oss bli praktiska och lära oss hur man använder Llama 3 med Meta AI. 

Hur kan du använda Llama 3?

Du vill använda och få tillgång till Llama 3, men du vet inte var du ska börja. Ska du klappa den eller ge den mat? Nej - du behöver bara starta Meta AI-appen på Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram eller på webben. 

Det fungerar som ChatGPT, vilket betyder att du kommer att ha en speciellt avsedd sektion där du kan fråga Meta AI vad som helst. 

Tyvärr är det för närvarande endast tillgängligt i några få länder, såsom: 

• USA
• Australien
• Kanada
• Ghana
• Jamaica
• Malawi
• Nya Zeeland
• Nigeria
• Pakistan
• Singapore
• Sydafrika
• Uganda
• Zambia
• Zimbabwe

Så om du inte är i ett av dessa länder kanske du får detta olyckliga meddelande: 

Men oroa dig inte - Meta lovar att lägga till fler länder i sin lista, eftersom de just har börjat på denna resa. Så håll ögonen öppna för när Llama 3 kommer att bli tillgänglig i ditt område. 

För dem som har tillgång till det, behöver du bara besöka llama.meta.com och klicka Prova Meta AI i det övre högra hörnet. 

En ny flik öppnas med Llama 3:s instrumentpanel där du kan skriva din input i promptfältet. 

Likt ChatGPT kommer detta verktyg att generera den nödvändiga texten baserat på din prompt.

Du kan också använda Llama 3 via andra plattformar, såsom Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs eller lokalt. 

Över till dig!

Meta har mycket på gång för Llama 3, inklusive att experimentera med multimodalitet och utveckla sin största modell hittills (över 400B parametrar). 

Denna AI-programvara har potential att revolutionera marknaden och sätta nya kvalitetsstandarder för andra konkurrenter. Men vet du vem else har potential att förändra hur du arbetar? 

Guru! 

Det är en företags-AI-sök, intranet- och wiki-plattform som förbättrar ditt teams produktivitet. I korthet kan du söka efter allt, från chattar till appar till företagskunskap och få snabba svar på alla frågor. 

Allt utan att byta appar. 

Prova Guru nu för att upptäcka mer. 

‍

‍

‍