17 Σεπτεμβρίου 2024
Η Meta, όπως και πολλές άλλες κορυφαίες εταιρείες τεχνολογίας, έχει αναπτύξει το δικό της μοντέλο παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης γνωστό ως Llama. Αυτό που ξεχωρίζει το Llama είναι ο ανοιχτός χαρακτήρας του, που επιτρέπει στους προγραμματιστές να το κατεβάζουν και να το χρησιμοποιούν με μεγάλη ελευθερία, αν και υπάρχουν ορισμένες προϋποθέσεις που πρέπει να έχετε υπόψη. Αυτή η προσέγγιση έρχεται σε αντίθεση με μοντέλα όπως το Anthropic's Claude, OpenAI's GPT-4o (ο κινητήρας πίσω από το ChatGPT) και το Gemini της Google, τα οποία είναι διαθέσιμα αποκλειστικά μέσω API.
Για να δώσει στους προγραμματιστές μεγαλύτερη ευελιξία, η Meta έχει συνεργαστεί με παρόχους υπηρεσιών cloud όπως το AWS, το Google Cloud και το Microsoft Azure για να προσφέρει εκδόσεις του Llama που φιλοξενούνται στο cloud. Επιπλέον, η Meta έχει δημιουργήσει εργαλεία που απλοποιούν τη διαδικασία για τους προγραμματιστές να βελτιστοποιήσουν και να προσαρμόσουν το μοντέλο ώστε να ανταποκρίνεται στις συγκεκριμένες απαιτήσεις τους.
Παρακάτω είναι μια λεπτομερής περιγραφή του Llama, συμπεριλαμβανομένου του τι μπορεί να κάνει, των διαφορετικών εκδόσεων που προσφέρει και του τρόπου με τον οποίο μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε αποτελεσματικά.
Τι είναι το Llama;
Η λάμα δεν είναι απλώς ένα μοντέλο. περιλαμβάνει μια σειρά μοντέλων, όπως:
-
Λάμα 8Β
-
Λάμα 70Β
-
Λάμα 405Β
Οι πιο πρόσφατες εκδόσεις (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B και Llama 3.1 405B) κυκλοφόρησαν τον Ιούλιο του 2024. Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε ένα ευρύ φάσμα πηγών δεδομένων, όπως ιστοσελίδες σε διαφορετικές γλώσσες, δημόσιος κώδικας, αρχεία διαθέσιμα στο διαδίκτυο, και συνθετικά δεδομένα που παράγονται από άλλα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.
Τα Llama 3.1 8B και 70B είναι συμπαγή μοντέλα που μπορούν να τρέξουν μια ποικιλία συσκευών από φορητούς υπολογιστές έως διακομιστές. Το Llama 3.1 405B, από την άλλη πλευρά, είναι ένα μοντέλο μεγάλης κλίμακας που συνήθως απαιτεί υλικό κέντρου δεδομένων. Αν και τα μικρότερα μοντέλα μπορεί να μην είναι τόσο ισχυρά όσο το 405B, προσφέρουν ταχύτερη απόδοση και βελτιστοποιούνται για μειωμένη αποθήκευση και καθυστέρηση.
Όλα τα μοντέλα Llama διαθέτουν ένα παράθυρο περιβάλλοντος με 128.000 διακριτικά, που τους επιτρέπει να χειρίζονται περίπου 100.000 λέξεις (ή 300 σελίδες κειμένου). Αυτή είναι περίπου η έκταση βιβλίων όπως τα Wuthering Heights ή ο Χάρι Πότερ και ο Αιχμάλωτος του Αζκαμπάν. Ένα μακρύ παράθυρο περιβάλλοντος βοηθά το μοντέλο να διατηρεί πληροφορίες από πρόσφατα έγγραφα και δεδομένα, μειώνοντας τον κίνδυνο εκτροπής εκτός θέματος.
Τι μπορεί να κάνει η Λάμα;
Όπως και άλλα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης, το Llama μπορεί να βοηθήσει με μια ποικιλία εργασιών, όπως κωδικοποίηση, απάντηση σε απλές μαθηματικές ερωτήσεις και σύνοψη εγγράφων σε οκτώ γλώσσες: Αγγλικά, Γερμανικά, Γαλλικά, Ιταλικά, Πορτογαλικά, Χίντι, Ισπανικά και Ταϊλανδικά. Μπορεί να χειριστεί τις περισσότερες εργασίες που βασίζονται σε κείμενο, όπως η ανάλυση αρχείων όπως τα PDF και τα υπολογιστικά φύλλα, αλλά προς το παρόν δεν έχει τη δυνατότητα δημιουργίας ή επεξεργασίας εικόνων — κάτι που θα μπορούσε να αλλάξει στο μέλλον.
Τα μοντέλα Llama μπορούν να ενσωματωθούν με εφαρμογές, εργαλεία και API τρίτων για την εκτέλεση ποικίλων εργασιών. Έχουν ρυθμιστεί ώστε να χρησιμοποιούν το Brave Search για να απαντούν σε ερωτήσεις σχετικά με τρέχοντα γεγονότα, το Wolfram Alpha API για ερωτήματα μαθηματικών και φυσικών επιστημών και έναν διερμηνέα Python για επικύρωση κώδικα. Σύμφωνα με το Meta, το Llama 3.1 μπορεί να χρησιμοποιήσει ακόμη και ορισμένα εργαλεία στα οποία δεν έχει εκπαιδευτεί ρητά, αν και η αξιοπιστία αυτής της δυνατότητας είναι ακόμα αβέβαιη.
Πού μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το λάμα;
Εάν θέλετε να συνδεθείτε απευθείας με το Llama, η εμπειρία chatbot Meta AI υποστηρίζεται σε πλατφόρμες όπως το Facebook Messenger, το WhatsApp, το Instagram, το Oculus και το Meta.ai.
Για προγραμματιστές, το Llama είναι διαθέσιμο για λήψη και μπορεί να κλιμακωθεί σε πολλές δημοφιλείς πλατφόρμες cloud. Η Meta έχει συνεργαστεί με περισσότερες από 25 εταιρείες για να φιλοξενήσει το Llama, συμπεριλαμβανομένων των Nvidia, Databricks, Groq, Dell και Snowflake. Πολλοί από αυτούς τους συνεργάτες παρέχουν πρόσθετα εργαλεία που επιτρέπουν στον Llama να έχει πρόσβαση σε ιδιόκτητα δεδομένα ή να εκτελείται πιο αποτελεσματικά.
Η Meta προτείνει τη χρήση των μικρότερων μοντέλων Llama, συγκεκριμένα των 8B και 70B, για γενικούς σκοπούς, όπως η εκτέλεση chatbot ή η δημιουργία κώδικα. Από την άλλη πλευρά, το μεγαλύτερο Llama 405B είναι πιο κατάλληλο για εργασίες όπως η απόσταξη μοντέλων, η οποία περιλαμβάνει τη μεταφορά γνώσης από ένα μεγαλύτερο μοντέλο σε ένα μικρότερο, καθώς και τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων για την εκπαίδευση άλλων μοντέλων.
Οι προγραμματιστές που λειτουργούν εφαρμογές με περισσότερους από 700 εκατομμύρια μηνιαίους χρήστες πρέπει να αποκτήσουν ειδική άδεια από τη Meta για πρόσβαση στο Llama, και αυτό θα χορηγείται κατά την κρίση της Meta.
Τι εργαλεία προσφέρει το Meta για το Llama;
Η Meta έχει εισαγάγει πολλά εργαλεία για τη βελτίωση της ασφάλειας του Llama:
-
Llama Guard: Ένα πλαίσιο εποπτείας που προσδιορίζει προβληματικό περιεχόμενο όπως ρητορική μίσους, αυτοτραυματισμό και παραβίαση πνευματικών δικαιωμάτων.
-
Prompt Guard: Ένα εργαλείο ειδικά σχεδιασμένο για την προστασία του Llama από επιβλαβή μηνύματα που επιδιώκουν να παρακάμψουν τα μέτρα ασφαλείας του.
-
CyberSecEval: Μια σουίτα αξιολόγησης κινδύνων στον κυβερνοχώρο που αξιολογεί την ασφάλεια του μοντέλου, εστιάζοντας σε απειλές όπως η αυτοματοποιημένη κοινωνική μηχανική και οι επιθετικές δραστηριότητες στον κυβερνοχώρο.
Για παράδειγμα, το Llama Guard μπορεί να εντοπίσει επιβλαβές ή παράνομο περιεχόμενο που εισάγεται ή δημιουργείται στο Llama, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να προσαρμόσουν ποιες κατηγορίες αποκλείονται. Το Prompt Guard εστιάζει στην άμυνα έναντι "επιθέσεων έγχυσης μηνυμάτων" που επιχειρούν να χειραγωγήσουν το μοντέλο. Το CyberSecEval προσφέρει σημεία αναφοράς για την αξιολόγηση των κινδύνων ασφαλείας που σχετίζονται με τα μοντέλα Llama.
Llama’s Limitations
Το Llama, όπως και άλλα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης, έχει τους περιορισμούς και τους πιθανούς κινδύνους του. Μία από τις κύριες ανησυχίες είναι εάν ο Meta χρησιμοποίησε υλικό που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα για να εκπαιδεύσει τον Llama. Εάν συμβαίνει αυτό, οι χρήστες ενδέχεται να αντιμετωπίσουν ευθύνη για οποιοδήποτε περιεχόμενο που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα που δημιουργεί το μοντέλο.
Πρόσφατες αναφορές δείχνουν ότι η Meta χρησιμοποιεί ηλεκτρονικά βιβλία που προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα για εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης, παρά το γεγονός ότι έχει λάβει νομικές προειδοποιήσεις. Η εταιρεία ενσωματώνει επίσης περιεχόμενο από το Instagram και το Facebook στην εκπαίδευση μοντέλων, γεγονός που καθιστά δύσκολο για τους χρήστες να εξαιρεθούν. Η Meta αντιμετωπίζει πολλές αγωγές, συμπεριλαμβανομένης μιας από συγγραφείς όπως η Sarah Silverman, οι οποίοι ισχυρίζονται ότι η εταιρεία έχει χρησιμοποιήσει υλικό που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς άδεια.
Ένα σημαντικό θέμα είναι ο προγραμματισμός, καθώς το Llama θα μπορούσε να παράγει buggy ή μη ασφαλή κώδικα. Είναι σημαντικό οι προγραμματιστές να ζητούν από έναν άνθρωπο ειδικό να ελέγχει οποιονδήποτε κώδικα που δημιουργείται από AI πριν τον εφαρμόσουν στις εφαρμογές τους.
Ενώ το μοντέλο Llama της Meta προσφέρει σημαντική ευελιξία και ευκαιρίες στους προγραμματιστές, είναι σημαντικό να αναγνωρίσουμε τους πιθανούς κινδύνους και τους περιορισμούς που το συνοδεύουν.
–
Σας έφερε η Code Labs Academy – Your Leading Online Coding Bootcamp for Future Tech Innovators.