17. September 2024
Meta hat, wie viele andere führende Technologieunternehmen, ein eigenes generatives KI-Modell namens Llama entwickelt. Was Llama auszeichnet, ist seine Offenheit, die es Entwicklern ermöglicht, es mit großer Freiheit herunterzuladen und zu verwenden, obwohl einige Bedingungen zu beachten sind. Dieser Ansatz steht im Gegensatz zu Modellen wie Claude von Anthropic, GPT-4o von OpenAI (die Engine hinter ChatGPT) und Googles Gemini, die ausschließlich über APIs verfügbar sind.
Um Entwicklern mehr Flexibilität zu bieten, hat Meta mit Cloud-Dienstanbietern wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure zusammengearbeitet, um in der Cloud gehostete Versionen von Llama anzubieten. Darüber hinaus hat Meta Tools entwickelt, die Entwicklern den Prozess der Feinabstimmung und Anpassung des Modells an ihre spezifischen Anforderungen vereinfachen.
Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Beschreibung von Llama, einschließlich dessen, was es kann, welche verschiedenen Versionen es bietet und wie Sie es effektiv nutzen können.
Was ist Lama?
Lama ist nicht nur ein Modell; Es umfasst eine Reihe von Modellen, wie zum Beispiel:
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Lama 8B
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Lama 70B
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Lama 405B
Die neuesten Versionen (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B und Llama 3.1 405B) wurden im Juli 2024 veröffentlicht. Diese Modelle werden auf einer Vielzahl von Datenquellen trainiert, wie zum Beispiel Webseiten in verschiedenen Sprachen, öffentlicher Code und online verfügbare Dateien und synthetische Daten, die von anderen KI-Systemen erzeugt werden.
Die Llama 3.1 8B und 70B sind kompakte Modelle, die eine Vielzahl von Geräten betreiben können, von Laptops bis hin zu Servern. Beim Llama 3.1 405B hingegen handelt es sich um ein Großmodell, das typischerweise Rechenzentrumshardware erfordert. Auch wenn die kleineren Modelle möglicherweise nicht so leistungsstark sind wie der 405B, bieten sie eine schnellere Leistung und sind für reduzierten Speicher und Latenz optimiert.
Alle Llama-Modelle verfügen über ein Kontextfenster mit 128.000 Token, sodass sie etwa 100.000 Wörter (oder 300 Textseiten) verarbeiten können. Dies entspricht ungefähr der Länge von Büchern wie „Wuthering Heights“ oder „Harry Potter und der Gefangene von Askaban“. Ein langes Kontextfenster hilft dem Modell, Informationen aus aktuellen Dokumenten und Daten zu behalten, wodurch das Risiko verringert wird, vom Thema abzuweichen.
Was kann Lama tun?
Wie andere generative KI-Modelle kann Llama bei einer Vielzahl von Aufgaben helfen, etwa beim Codieren, beim Beantworten einfacher mathematischer Fragen und beim Zusammenfassen von Dokumenten in acht Sprachen: Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Hindi, Spanisch und Thailändisch. Es kann die meisten textbasierten Aufgaben bewältigen, etwa das Analysieren von Dateien wie PDFs und Tabellenkalkulationen, verfügt jedoch derzeit nicht über die Fähigkeit, Bilder zu generieren oder zu verarbeiten – etwas, das sich in Zukunft ändern könnte.
Lama-Modelle können in Apps, Tools und APIs von Drittanbietern integriert werden, um eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen. Sie sind so konfiguriert, dass sie Brave Search zur Beantwortung von Fragen zu aktuellen Ereignissen, die Wolfram Alpha API für mathematische und naturwissenschaftliche Abfragen und einen Python-Interpreter zur Codevalidierung verwenden. Laut Meta kann Llama 3.1 sogar einige Tools verwenden, auf die es nicht explizit trainiert wurde, obwohl die Zuverlässigkeit dieser Funktion noch ungewiss ist.
Wo kann man Lama verwenden?
Wenn Sie sich direkt mit Llama verbinden möchten, wird das Meta AI-Chatbot-Erlebnis auf Plattformen wie Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus und Meta.ai unterstützt.
Für Entwickler steht Llama zum Download bereit und kann auf mehrere gängige Cloud-Plattformen skaliert werden. Meta hat mit über 25 Unternehmen zusammengearbeitet, um Llama zu hosten, darunter Nvidia, Databricks, Groq, Dell und Snowflake. Viele dieser Partner stellen zusätzliche Tools bereit, die es Llama ermöglichen, auf proprietäre Daten zuzugreifen oder effizienter zu arbeiten.
Meta schlägt vor, die kleineren Llama-Modelle, insbesondere das 8B und das 70B, für allgemeine Zwecke wie das Ausführen von Chatbots oder das Erstellen von Code zu verwenden. Andererseits eignet sich das größere Llama 405B besser für Aufgaben wie die Modelldestillation, bei der Wissen von einem größeren Modell auf ein kleineres übertragen und synthetische Daten zum Trainieren anderer Modelle generiert werden.
Entwickler, die Anwendungen mit mehr als 700 Millionen monatlichen Nutzern betreiben, müssen von Meta eine spezielle Lizenz erwerben, um auf Llama zugreifen zu können. Die Gewährung dieser Lizenz liegt im Ermessen von Meta.
Welche Tools bietet Meta für Llama?
Meta hat mehrere Tools eingeführt, um die Sicherheit von Llama zu verbessern:
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Llama Guard: Ein Moderationsrahmen, der problematische Inhalte wie Hassreden, Selbstverletzung und Urheberrechtsverletzungen identifiziert.
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Prompt Guard: Ein Tool, das speziell dafür entwickelt wurde, Llama vor schädlichen Nachrichten zu schützen, die versuchen, seine Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen.
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CyberSecEval: Eine Suite zur Bewertung von Cybersicherheitsrisiken, die die Modellsicherheit bewertet und sich dabei auf Bedrohungen wie automatisiertes Social Engineering und anstößige Cyberaktivitäten konzentriert.
Beispielsweise kann Llama Guard schädliche oder illegale Inhalte erkennen, die in Llama eingegeben oder generiert werden, sodass Entwickler anpassen können, welche Kategorien blockiert werden. Prompt Guard konzentriert sich auf die Abwehr von „Message-Injection-Angriffen“, die versuchen, das Modell zu manipulieren. CyberSecEval bietet Benchmarks zur Bewertung von Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit Llama-Modellen.
Lamas Einschränkungen
Wie andere generative KI-Modelle hat auch Lama seine Grenzen und potenziellen Risiken. Eine der Hauptsorgen ist, ob Meta urheberrechtlich geschütztes Material verwendet hat, um Lama zu trainieren. In diesem Fall könnten Benutzer für alle urheberrechtlich geschützten Inhalte haftbar gemacht werden, die das Modell generiert.
Jüngste Berichte deuten darauf hin, dass Meta trotz rechtlicher Abmahnungen urheberrechtlich geschützte E-Books für das KI-Training verwendet hat. Das Unternehmen bindet auch Inhalte von Instagram und Facebook in seine Modellschulungen ein, sodass es für Nutzer schwierig ist, sich abzumelden. Meta sieht sich mehreren Klagen gegenüber, darunter einer von Autoren wie Sarah Silverman, die behaupten, das Unternehmen habe urheberrechtlich geschütztes Material ohne Erlaubnis verwendet.
Ein wichtiger Aspekt ist die Programmierung, da Llama fehlerhaften oder unsicheren Code produzieren könnte. Es ist wichtig, dass Entwickler jeden KI-generierten Code von einem menschlichen Experten überprüfen lassen, bevor sie ihn in ihre Anwendungen implementieren.
Während das Llama-Modell von Meta Entwicklern erhebliche Flexibilität und Möglichkeiten bietet, ist es wichtig, die damit verbundenen potenziellen Risiken und Einschränkungen zu erkennen.
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