Meta hat heute zwei kleinere Modelle veröffentlicht, die von Llama 3 angetrieben werden. Einer hat 8 Milliarden Parameter und erzielte einen MMLU-Score von 82 – eine Branchenkennzahl zur Messung der Modellstärke.
LeCun verriet, dass größere Versionen, darunter eine mit 400 Milliarden Parametern, derzeit in der Entwicklung sind. Er erwartet, dass diese größeren Modelle leistungsfähiger sind und mehr Sprachen und Modalitäten unterstützen.
Was ist das Meta Llama 3 Modell?
Meta hat das Modell Llama 3 als sein generatives KI-Angebot veröffentlicht. Meta hat es als das beste verfügbare Open-Source-Modell angepriesen und behauptet, dass es alle anderen heute verfügbaren generativen KI-Modelle in den Schatten stellt. Das Llama 3 kann Bilder und Texte generieren und kann sogar speziell für einen bestimmten Bereich oder Anwendungsfall trainiert werden. Außerdem ist eine schnellere und effizientere Leistung als bei seinem Vorgänger, dem Llama 2, zu erwarten.
Nach Angaben des Unternehmens verfügt Llama 3 über eine Anzahl von 8 Milliarden bzw. 70 Milliarden Parametern und kann Sprachgenerierung, Klassifizierung, Informationsextraktion, inhaltsbasierte Fragenbeantwortung, Forschung und Entwicklung sowie inhaltsbasierte Fragenbeantwortung unterstützen. Es kann jetzt für die Nutzung von Databricks, Amazon Web Services, Google Cloud Platform und Microsoft Azure heruntergeladen werden.
Llama 3 übertraf seinen Vorgänger bei verschiedenen Benchmarks, so die Macher, wie ihr Unternehmen mitteilte. Dieses Modell wurde auf einem siebenmal größeren Datensatz als bei Llama 2 trainiert und kann im Vergleich zu seinem Vorgänger Llama 2 nuanciertere Antworten in Bereichen wie Konversations-KI und der Generierung natürlicher Sprache geben. Außerdem kann es mit Flaggschiff-Modellen der generativen KI wie OpenAIs GPT-3.5 und Google Gemini 1.5 Pro konkurrieren – so heißt es!
Meta plant, im Laufe der Zeit fortgeschrittenere Llama 3-Varianten herauszubringen, darunter solche, die sowohl Bilder als auch Textausgaben und mehr erstellen können. Diese neueren Modelle sollten es Meta ermöglichen, anspruchsvollere Anfragen zu bearbeiten und gleichzeitig mehrstufige Pläne effektiver zu entwickeln, so das Unternehmen.
Diese Varianten werden dem neuesten Stand der Technik entsprechen. Es werden jedoch auch Tuning-Optionen von Colab Enterprise veröffentlicht, so dass Benutzer diese Modelle mit ihren eigenen Daten anpassen und optimieren können. Ähnlich wie bei Llama 2 und Guard 2, die mit domänenspezifischen Daten für die Anpassung optimiert wurden, entstehen so einzigartige Versionen.
Metas Ansatz, regelmäßig kleine und große Llama 3-Modelle zu veröffentlichen, zeigt sein Engagement, seinen Vorsprung im Bereich der generativen Open-Source-KI zu halten. Darüber hinaus unterstreicht diese Strategie den Wert für Unternehmen, die verschiedene, speziell auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnittene Modelle suchen.
Was sind die Merkmale des Modells Llama 3?
Metas Llama 3 Modell wurde auf einem riesigen Datensatz trainiert, der laut Meta 15T Token mit mehrsprachigem Inhalt enthält. Diese riesige Datenmenge ermöglichte es dem neuen Modell, sich bei Aufgaben wie der Klassifizierung von Text, der Beantwortung geschlossener Fragen, der Codierung von kreativem Schreiben, der Extraktion von Informationen, die einer Person oder einem Charakter zugeordnet werden können, und der Zusammenfassung von Schlussfolgerungen zu übertreffen. Darüber hinaus wurden weitere Verbesserungen vorgenommen, wie z.B. das Hinzufügen eines Tiktoken-basierten Tokenizers, der den Wortschatz auf bis zu 128k Token erweitert.
Das Unternehmen behauptet, dass sein Modell Llama 3 andere Geräte in Benchmarks wie MMLU (Wissen auf Undergraduate-Niveau), GSM-8K (Mathe auf Grundschulniveau), GPQA und HumanEval in den Schatten gestellt hat. Es übertrifft Modelle wie Google Gemma 7B Instruct und Mistral Medium in verschiedenen Anwendungsfällen sowie Claude Sonnet, Gemini Pro 1.5 und Googles neueste GPT-4-Generation in bestimmten Benchmarks.
Die Llama 3-Familie von Sprachmodellen umfasst sowohl 8B- als auch 70B-Parameter-Varianten, die vortrainiert sind und auf Anweisungen abgestimmt sind. Laut Meta sind die auf die Instruktionen abgestimmten Modelle für Dialoganwendungen optimiert und übertreffen viele Open-Source-Chatmodelle bei branchenüblichen Benchmarks. Darüber hinaus verfügen diese Modelle auch über eine Konversationsfluss-Architektur, die dem Modell hilft, natürliche, unstrukturierte Sprache besser zu verstehen und schneller auf Aufforderungen zu reagieren.
Das Unternehmen berichtet, dass sein neues Modell nicht nur bei diesen Benchmarks hervorragend abschneidet, sondern auch eine geringere “Halluzinationsrate” oder Ungenauigkeit bei der Erstellung von Benutzeranfragen aufweist. Darüber hinaus kann diese mehrsprachige Sprachanalyse-Engine sowohl natürliche als auch synthetische Sprachformen erkennen und dabei natürliche Pausen, Kontraktionen und Slang mühelos verarbeiten.
Meta arbeitet derzeit an größeren, fortschrittlicheren Llama 3-Modellen mit 400 Milliarden Parametern und Unterstützung für mehrere Sprachen und Modalitäten; diese werden im Laufe des Jahres auf den Markt kommen. Meta plant, diese fortschrittlicheren Llama-Modelle öffentlich zugänglich zu machen, in der Hoffnung, dass sie von Entwicklern genutzt werden, um eigene Anwendungen zu entwickeln. Darüber hinaus wird eine aktualisierte Version der Meta AI, die derzeit die Suchleisten auf Instagram, Facebook und WhatsApp antreibt, diese Modelle als Grundlage nutzen.
Was sind die Vorteile des Modells Llama 3?
Das Modell Llama 3 von Meta ist eine fortschrittliche KI-Lösung, die eine höhere Leistung und ein besseres Benutzererlebnis bietet. Es eignet sich sowohl für Unternehmen als auch für Privatpersonen und ist dank seiner umfangreichen Anwendungsmöglichkeiten eine gute Wahl – z. B. für Sentimentanalysen, Datenklassifizierung und Sprachübersetzungsaufgaben.
Das Llama 3 Modell kann kostenlos von Meta heruntergeladen werden. Es stehen zwei Parametergrößen zur Verfügung, 8 Milliarden bzw. 70 Milliarden. Darüber hinaus ist die Hochleistungsarchitektur so optimiert, dass sie am besten auf Intel-Hardware wie den Gaudi KI-Beschleunigern und Xeon-Prozessoren funktioniert, um maximale Leistung zu erzielen.
Meta hat berichtet, dass sein Llama 3 Modell seinen Vorgänger bei Benchmarks wie MMLU, ARC und DROP übertrifft und auch bei anderen Standard-KI-Bewertungsmetriken gut abschneidet. Außerdem können Sie dank seiner Transparenz beobachten, wie er zu seinen Ergebnissen kommt.
Darüber hinaus kann dieses Modell große Datenmengen verarbeiten und ist gleichzeitig über verschiedene Computerplattformen hinweg skalierbar, was es für Entwickler, die an verschiedenen Projekten arbeiten, praktisch macht. Außerdem bietet seine Genauigkeit entscheidende Geschäftsanwendungen.
Dieses Modell kann eine beeindruckende Vielzahl von Sprachen verarbeiten und lässt sich leicht an spezifische Anforderungen anpassen. Darüber hinaus verfügt das Modell über die Sicherheitsmaßnahmen Llama Guard und CybersecEval, um Risiken zu minimieren.
Außerdem wurde dieses Modell mit einem siebenmal größeren Datensatz trainiert als sein Vorgänger. Mit dem Training von mehr als 15 Billionen Token allein und mehrsprachigen Szenarien als Schwerpunkt – in der Tat ist es derzeit das beste Modell in seiner Kategorie!
Ein solch expansives Modell bringt jedoch einige Herausforderungen mit sich. Eine dieser Hürden ist der hohe Bedarf an Rechenressourcen während des Trainings und der Feinabstimmung – dies führt zu erheblichen Kohlenstoffemissionen im Zusammenhang mit dem Erstellungsprozess. Um dieses Problem zu entschärfen, hat Meta einen ethischen Ansatz bei der Erstellung seiner Produkte gewählt, indem es die mit den Schulungsprozessen verbundenen Kohlenstoffemissionen im Rahmen seines Entwicklungsplans kompensiert. Darüber hinaus hat Meta sein Modell Entwicklern auf der ganzen Welt zum Testen und Verfeinern frei zur Verfügung gestellt.
Was sind die Nachteile des Modells Llama 3?
Wie bei allen großen Sprachmodellen gibt es auch bei Llama 3 einige Einschränkungen. Das Training dieses Modells kostet Zeit und Geld. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, müssen mehrere Trainingsbeispiele gesammelt werden, was sich als zeitaufwendig oder kostspielig erweisen kann. Außerdem könnten seine Reaktionen auf bestimmte Wörter oder Sätze überempfindlich werden, was zu unerwarteten Reaktionen führen könnte.
Obwohl die KI-Modellierung gewisse Einschränkungen aufweist, bleibt sie eine effektive Ressource für Entwickler und Unternehmen, die KI-gestützte Apps erstellen möchten. Das Modell kann nicht nur die Entwicklungszeit und -kosten reduzieren, sondern ermöglicht es den Entwicklern auch, das Benutzererlebnis individuell zu gestalten, was sich in Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Einzelhandel usw. als besonders hilfreich erweisen kann.
Meta hat mehrere Änderungen an seinem Llama 3 Modell vorgenommen, wie z.B. die Verringerung der Anzahl der notwendigen Parameter und die Beschleunigung der Leistung. Darüber hinaus wurde Unterstützung für multimodale Eingaben eingeführt, mit denen Bilder oder Audioclips direkt in die Textausgabe eingefügt werden können, um kreative Tätigkeiten wie das Schreiben von Musik oder das Verfassen von Gedichten zu ermöglichen. Darüber hinaus kann auch der natürliche Dialog zwischen Benutzern und Maschinen davon profitieren.
Meta hat seinen Post-Trainings-Prozess über die einfache Verringerung der Modellparameter hinaus erweitert, indem es neue Tuning-Techniken wie überwachtes Feintuning und Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback entwickelt hat, um seine Gesamtleistung zu optimieren. Darüber hinaus behauptet Meta, dass ihr Llama 3 Modell eine bessere Rückweisungsabtastung hat – was bedeutet, dass es weniger falsche Ausgaben gibt.
Das Unternehmen hat auch Demonstrationen veröffentlicht, die das Llama 3-Modell in Aktion zeigen, z.B. beim Beantworten von Fragen, beim Erledigen von Aufgaben und beim Befolgen von Anweisungen. Sie können sich diese Demos auf der Website ansehen.
Metas Entscheidung, das Modell Llama 3 als Open Source zu veröffentlichen, könnte ein deutliches Zeichen für die Position des Unternehmens in der Branche setzen und andere Unternehmen dazu ermutigen, diesem Beispiel zu folgen, um die Einstiegshürden für Entwickler weiter zu senken und die Integration von KI für Produkthersteller zu vereinfachen.
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