Сегодня компания Meta выпустила две небольшие модели на базе Llama 3. One имеет 8 миллиардов параметров и получил 82 балла по шкале MMLU – отраслевой метрике, измеряющей прочность модели.
ЛеКун сообщил, что в настоящее время разрабатываются более крупные версии, включая версию с 400 миллиардами параметров. Он ожидает, что эти более крупные модели будут более мощными и будут поддерживать больше языков и модальностей.
Что представляет собой модель Meta Llama 3?
Компания Meta выпустила модель Llama 3 в качестве своего предложения по генеративному ИИ. Компания Meta называет ее лучшей моделью с открытым исходным кодом и утверждает, что она превосходит все другие доступные сегодня модели генеративного ИИ. Llama 3 может генерировать изображения и текст и даже может быть обучена специально для определенной области или случая использования; также можно ожидать более быстрой и эффективной работы по сравнению с ее предшественницей, Llama 2.
По словам компании, Llama 3 имеет 8 или 70 миллиардов параметров и может поддерживать генерацию языка, классификацию, извлечение информации, ответы на вопросы, основанные на содержании, исследования и разработки, а также ответы на вопросы, основанные на содержании. Теперь его можно загрузить для использования с Databricks, Amazon Web Services, Google Cloud Platform и Microsoft Azure.
Llama 3 превзошла своего предшественника в различных бенчмарках, утверждают ее создатели, по сообщениям их компании. Обученная на в семь раз большем наборе данных, чем использовался в Llama 2, эта модель может давать более тонкие ответы в таких областях, как разговорный ИИ и генерация естественного языка, по сравнению со своей предшественницей Llama 2, а также конкурировать с такими флагманскими моделями генеративного ИИ, как GPT-3.5 от OpenAI и Google Gemini 1.5 Pro – по их словам!
Компания Meta планирует со временем выпустить более продвинутые варианты Llama 3, в том числе способные создавать изображения, выводить текст и многое другое. По словам компании, эти более поздние модели должны позволить Meta отвечать на более сложные запросы и более эффективно разрабатывать многоступенчатые планы.
Эти варианты будут самыми современными; однако, также выпускаются опции настройки от Colab Enterprise, чтобы пользователи могли настроить и оптимизировать эти модели, используя свои собственные данные. Это похоже на то, как Llama 2 и Guard 2 были оптимизированы с использованием данных, специфичных для домена, для настройки; таким образом, были созданы уникальные версии.
Подход Meta к регулярному выпуску маленьких и больших моделей Llama 3 показывает ее стремление сохранить лидерство в области генеративного ИИ с открытым исходным кодом. Кроме того, эта стратегия подчеркивает ее ценность для предприятий, которые ищут различные модели, специально разработанные для конкретных случаев использования.
Каковы особенности модели Llama 3?
Модель Llama 3 компании Meta была обучена на огромном наборе данных, включающем 15 Т лексем многоязычного контента, сообщает Meta. Этот массив данных позволил новой модели отлично справиться с такими задачами, как классификация текста, ответы на закрытые вопросы, кодирование творческого письма, извлечение информации, населяющей личность/характер, населяющий рассуждения, подведение итогов. Кроме того, были внесены и другие улучшения, например, добавлен токенизатор на основе Tiktoken, который увеличивает словарный запас до 128 тысяч токенов.
Компания утверждает, что ее модель Llama 3 превзошла другие устройства в таких тестах, как MMLU (знания на уровне бакалавра), GSM-8K (математика в начальной школе), GPQA и HumanEval; превзошла такие модели, как Google Gemma 7B Instruct и Mistral Medium в различных случаях использования, а также превзошла Claude Sonnet, Gemini Pro 1.5 и последнее поколение GPT-4 от Google в некоторых тестах.
Семейство языковых моделей Llama 3 включает варианты с предварительным обучением по 8B и 70B параметрам и настройкой по инструкции. По словам Meta, модели, настроенные по инструкции, оптимизированы для использования в диалоге и превосходят многие модели чатов с открытым исходным кодом по общепринятым отраслевым показателям. Более того, эти модели также оснащены архитектурой разговорного потока, которая помогает модели лучше понимать естественную неструктурированную речь и быстрее реагировать на подсказки.
Компания сообщает, что ее новая модель не только превосходит все эти показатели, но и может похвастаться снижением “частоты галлюцинаций”, или неточностей при выполнении пользовательских запросов. Более того, этот многоязычный механизм анализа речи может распознавать как естественные, так и синтетические формы речи, легко справляясь с естественными паузами, сокращениями и сленгом.
В настоящее время компания Meta работает над более крупными, более совершенными моделями Llama 3 с 400 миллиардами параметров и поддержкой нескольких языков и модальностей; они будут выпущены позднее в этом году. Компания Meta планирует сделать эти более продвинутые модели Llama общедоступными, надеясь, что разработчики смогут использовать их для создания собственных приложений; кроме того, обновленная версия искусственного интеллекта Meta AI, которая в настоящее время используется для работы поисковых панелей в Instagram, Facebook и WhatsApp, будет использовать эти модели в качестве основы.
Каковы преимущества модели Llama 3?
Модель Llama 3 от Meta – это передовое решение с искусственным интеллектом, обеспечивающее повышенную производительность и улучшенный пользовательский опыт. Широкий спектр приложений, подходящих как для предприятий, так и для частных лиц, делает его разумным выбором – например, для анализа настроения, классификации данных и задач языкового перевода.
Модель Llama 3 можно бесплатно загрузить с сайта Meta. Доступны два размера параметров – 8 и 70 миллиардов соответственно. Кроме того, его высокопроизводительная архитектура оптимизирована для наилучшей работы с оборудованием Intel, таким как ускорители ИИ Gaudi и процессоры Xeon, что обеспечивает максимальную производительность.
Компания Meta сообщила, что ее модель Llama 3 превзошла свою предшественницу в таких бенчмарках, как MMLU, ARC и DROP, а также показала хорошие результаты в других стандартных метриках оценки ИИ. Более того, его прозрачность позволяет пользователям наблюдать за тем, как он приходит к своим результатам.
Более того, эта модель может обрабатывать большие объемы данных, оставаясь при этом масштабируемой на различных вычислительных платформах, что делает ее удобной для разработчиков, работающих над различными проектами. Кроме того, его точность обеспечивает важнейшие бизнес-приложения.
Эта модель может работать с впечатляющим разнообразием языков и легко адаптируется к специфическим требованиям. Кроме того, в этой модели предусмотрены меры безопасности Llama Guard и CybersecEval, призванные минимизировать риски.
Кроме того, эта модель была предварительно обучена на наборе данных в семь раз большем, чем ее предшественница. Только за время обучения было пройдено более 15 триллионов лексем, а многоязычные сценарии стали предметом пристального внимания – фактически, в настоящее время эта модель занимает первое место в своей категории!
Однако такая экспансивная модель сопряжена с определенными трудностями. Одним из таких препятствий является потребность в значительных вычислительных ресурсах при обучении и тонкой настройке – это приводит к значительным выбросам углекислого газа, связанным с процессом его создания. Чтобы смягчить эту проблему, компания Meta применила этический подход к своему созданию, компенсируя выбросы углекислого газа, связанные с процессами обучения, как часть своего плана развития. Более того, компания Meta предоставила свою модель в свободный доступ разработчикам по всему миру для тестирования и доработки.
Каковы недостатки модели Llama 3?
Как и все большие языковые модели, Llama 3 может страдать от некоторых ограничений. Обучение этой модели требует времени и денег; для достижения оптимальных результатов необходимо собрать множество обучающих примеров, что может оказаться трудоемким или дорогостоящим. Кроме того, его реакция может стать чрезмерно чувствительной к определенным словам или фразам, что может вызвать неожиданные реакции.
Хотя моделирование с помощью ИИ имеет определенные ограничения, оно остается эффективным ресурсом для разработчиков и компаний, которые хотят создавать приложения, работающие на основе ИИ. Эта модель не только сокращает время и затраты на разработку, но и позволяет разработчикам настраивать пользовательский опыт; что может оказаться особенно полезным в таких отраслях, как финансовые услуги, здравоохранение, розничная торговля и т.д.
Компания Meta внесла несколько изменений в свою модель Llama 3, например, уменьшила количество необходимых параметров и ускорила работу. Кроме того, появилась поддержка мультимодального ввода, позволяющая добавлять изображения или аудиоклипы непосредственно в текст для творческих занятий, таких как написание музыки или стихов. Кроме того, естественный диалог между пользователями и машинами также может принести пользу.
Meta расширила процесс пост-обучения, выйдя за рамки простого уменьшения параметров модели, создав новые техники настройки, такие как контролируемая тонкая настройка и обучение с подкреплением с обратной связью от человека, чтобы оптимизировать общую производительность. Более того, компания Meta утверждает, что ее модель Llama 3 имеет лучшую выборку отбраковки, что означает меньшее количество неправильных результатов.
Компания также выпустила демонстрационные ролики, показывающие модель Llama 3 в действии, например, ответы на вопросы, выполнение заданий и следование инструкциям. Вы можете посмотреть эти демонстрационные ролики на их сайте.
Решение компании Meta выпустить свою модель Llama 3 с открытым исходным кодом может стать важным заявлением о позиции компании в отрасли и побудить другие компании последовать ее примеру, что еще больше снизит барьеры входа для разработчиков и упростит интеграцию искусственного интеллекта для производителей продуктов.
Вы заинтересованы в развертывании моделей Llama 3? Связаться с нами!
