2024. szeptember 17
A Meta sok más vezető technológiai vállalathoz hasonlóan kifejlesztette saját generatív mesterséges intelligencia modelljét, amelyet [Llama] néven ismerünk (https://llama.meta.com/). A Llamát nyitott természete különbözteti meg egymástól, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy jelentős szabadsággal tölthessék le és használhassák, bár néhány feltételt szem előtt kell tartani. Ez a megközelítés ellentétben áll az olyan modellekkel, mint az Anthropic's Claude, OpenAI's GPT-4o (a ChatGPT motorja fingertips-chatgpt-app-now-available-for-mac-2024-07-02)) és a Google Gemini, amelyek kizárólag API-kon keresztül érhetők el.
A fejlesztők rugalmasabbá tétele érdekében a Meta olyan felhőszolgáltatókkal társult, mint az AWS, a Google Cloud és a Microsoft Azure, hogy a Llama felhőalapú verzióit kínálja. Ezenkívül a Meta olyan eszközöket épített, amelyek leegyszerűsítik a fejlesztők számára a modell finomhangolását és adaptálását sajátos igényeiknek megfelelően.
Az alábbiakban a Llama részletes leírása található, beleértve, hogy mire képes, milyen változatokat kínál, és hogyan használhatja hatékonyan.
Mi az a láma?
A láma nem csupán egy modell; modellek sorát öleli fel, mint például:
-
Láma 8B
-
Láma 70B
-
Láma 405B
A legfrissebb verziók (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B és Llama 3.1 405B) 2024 júliusában jelentek meg. Ezeket a modelleket sokféle adatforrásra tanítják, mint például a különböző nyelvű weboldalak, nyilvános kódok, online elérhető fájlok és más AI-rendszerek által előállított szintetikus adatok.
A Llama 3.1 8B és 70B kompakt modellek, amelyek számos eszközt képesek futtatni a laptopoktól a szerverekig. A Llama 3.1 405B viszont egy nagyszabású modell, amely jellemzően adatközponti hardvert igényel. Bár a kisebb modellek nem biztos, hogy olyan erősek, mint a 405B, gyorsabb teljesítményt kínálnak, és a tárhely és a késleltetés csökkentése érdekében vannak optimalizálva.
Minden Llama modell rendelkezik egy 128 000 tokenből álló kontextusablakkal, amely lehetővé teszi körülbelül 100 000 szó (vagy 300 oldalas szöveg) kezelését. Ez nagyjából olyan könyvek hossza, mint a Wuthering Heights vagy a Harry Potter és az azkabani fogoly. A hosszú kontextusablak segít a modellnek megőrizni a legutóbbi dokumentumokból és adatokból származó információkat, csökkentve a témától való eltérés kockázatát.
Mit tehet a láma?
A többi generatív mesterségesintelligencia-modellhez hasonlóan a Llama is sokféle feladatban segíthet, például kódolásban, egyszerű matematikai kérdések megválaszolásában és dokumentumok összefoglalásában nyolc nyelven: angol, német, francia, olasz, portugál, hindi, spanyol és thai nyelven. A legtöbb szövegalapú feladatot képes kezelni, például fájlok, például PDF-ek és táblázatok elemzését, de jelenleg nem képes képeket generálni vagy feldolgozni – ami a jövőben változhat.
A Llama modellek integrálhatók harmadik féltől származó alkalmazásokkal, eszközökkel és API-kkal, hogy különféle feladatokat hajtsanak végre. Úgy vannak beállítva, hogy a Brave Search segítségével válaszoljanak az aktuális eseményekkel kapcsolatos kérdésekre, a Wolfram Alpha API-val a matematikai és a természettudományos lekérdezésekre, valamint a Python értelmezővel a kódellenőrzésre. A Meta szerint a Llama 3.1 még olyan eszközöket is tud használni, amelyekre nincs kifejezetten betanítva, bár ennek a funkciónak a megbízhatósága még mindig bizonytalan.
Hol használhatod a lámát?
Ha közvetlenül szeretne kapcsolatba lépni Llamával, a Meta AI chatbot-élmény olyan platformokon támogatott, mint a Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus és Meta.ai.
A fejlesztők számára a Llama letölthető, és számos népszerű felhőplatformra méretezhető. A Meta több mint 25 céggel kötött partnerséget a Llama házigazdája érdekében, köztük az Nvidia, a Databricks, a Groq, a Dell és a Snowflake. Sok ilyen partner további eszközöket biztosít, amelyek lehetővé teszik a Llama számára, hogy hozzáférjen a védett adatokhoz vagy hatékonyabban működjön.
A Meta a kisebb Llama modellek, különösen a 8B és 70B használatát javasolja általános célokra, például chatbotok futtatására vagy kód létrehozására. Másrészt a nagyobb Llama 405B alkalmasabb olyan feladatokra, mint például a modell desztillációja, amely magában foglalja a tudás átadását egy nagyobb modellről egy kisebbre, valamint szintetikus adatokat generál más modellek betanításához.
A több mint 700 millió havi felhasználóval rendelkező alkalmazásokat üzemeltető fejlesztőknek speciális licencet kell beszerezniük a Metától a Llama eléréséhez, és ezt a Meta saját belátása szerint adja meg.
Milyen eszközöket kínál a Meta a láma számára?
A Meta számos eszközt vezetett be a Llama biztonságának javítására:
-
Llama Guard: Moderálási keretrendszer, amely azonosítja a problémás tartalmakat, például a gyűlöletbeszédet, az önsértést és a szerzői jogok megsértését.
-
Prompt Guard: Egy olyan eszköz, amelyet kifejezetten arra terveztek, hogy megvédje a Lámát a biztonsági intézkedéseit megkerülni szándékozó káros üzenetektől.
-
CyberSecEval: Kiberbiztonsági kockázatelemző csomag, amely a modellbiztonságot értékeli, olyan fenyegetésekre összpontosítva, mint az automatizált társadalmi tervezés és a támadó kibertevékenységek.
Például a Llama Guard képes észlelni a Llamába bevitt vagy generált káros vagy illegális tartalmakat, így a fejlesztők személyre szabhatják, hogy mely kategóriákat blokkolják. A Prompt Guard az "üzenetbefecskendezési támadások" elleni védekezésre összpontosít, amelyek megpróbálják manipulálni a modellt. A CyberSecEval benchmarkokat kínál a Llama modellekhez kapcsolódó biztonsági kockázatok felméréséhez.
A láma korlátai
A lámának, mint a többi generatív AI-modellnek, megvannak a maga korlátai és lehetséges kockázatai. Az egyik fő probléma az, hogy a Meta felhasznált-e szerzői jog által védett anyagokat a láma képzésére. Ha ez a helyzet, a felhasználók felelősséget vállalhatnak a modell által generált szerzői joggal védett tartalomért.
A legújabb jelentések azt mutatják, hogy a Meta szerzői jogvédelem alatt álló e-könyveket használt mesterséges intelligencia képzésére, annak ellenére, hogy jogi figyelmeztetéseket kapott. A cég az Instagram és a Facebook tartalmait is beépíti modellképzésébe, ami megnehezíti a felhasználók számára a leiratkozást. A Metának több per is van folyamatban, köztük olyan szerzőktől, mint Sarah Silverman, akik azt állítják, hogy a cég engedély nélkül használt fel szerzői joggal védett anyagokat.
Fontos szempont a programozás, mivel a Llama hibás vagy nem biztonságos kódot állíthat elő. Nagyon fontos, hogy a fejlesztők humán szakértővel vizsgálják át az AI által generált kódokat, mielőtt implementálnák az alkalmazásaikba.
Míg a Meta Llama modellje jelentős rugalmasságot és lehetőségeket kínál a fejlesztők számára, fontos felismerni a vele járó lehetséges kockázatokat és korlátokat.
–
A Code Labs Academy – az Ön vezető vezetője Online Coding Bootcamp a Future Tech Innovators számára.