17 settembre 2024
Meta, come molte altre aziende tecnologiche leader, ha sviluppato il proprio modello di intelligenza artificiale generativa noto come Llama. Ciò che distingue Llama è la sua natura aperta, che consente agli sviluppatori di scaricarlo e utilizzarlo con notevole libertà, anche se ci sono alcune condizioni da tenere a mente. Questo approccio contrasta con modelli come Claude di Anthropic, GPT-4o di OpenAI (il motore dietro ChatGPT) e Gemini di Google, disponibili esclusivamente tramite API.
Per offrire agli sviluppatori maggiore flessibilità, Meta ha collaborato con fornitori di servizi cloud come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure per offrire versioni di Llama ospitate sul cloud. Inoltre, Meta ha creato strumenti che semplificano il processo per consentire agli sviluppatori di mettere a punto e adattare il modello per soddisfare i loro requisiti specifici.
Di seguito è riportata una descrizione dettagliata di Llama, incluso cosa può fare, le diverse versioni che offre e come utilizzarlo in modo efficace.
Cos'è Lama?
Llama non è semplicemente un modello; comprende una gamma di modelli, come:
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Lama 8B
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Lama 70B
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Lama 405B
Le versioni più recenti (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B e Llama 3.1 405B) sono state rilasciate nel luglio 2024. Questi modelli sono addestrati su un'ampia gamma di origini dati, come pagine Web in diverse lingue, codice pubblico, file disponibili online e dati sintetici prodotti da altri sistemi di intelligenza artificiale.
Llama 3.1 8B e 70B sono modelli compatti che possono eseguire una varietà di dispositivi, dai laptop ai server. Il Llama 3.1 405B, invece, è un modello su larga scala che in genere richiede hardware per data center. Anche se i modelli più piccoli potrebbero non essere potenti come il 405B, offrono prestazioni più veloci e sono ottimizzati per storage e latenza ridotti.
Tutti i modelli Llama presentano una finestra di contesto di 128.000 token, che consente loro di gestire circa 100.000 parole (o 300 pagine di testo). Questa è più o meno la lunghezza di libri come Cime Tempestose o Harry Potter e il Prigioniero di Azkaban. Una lunga finestra di contesto aiuta il modello a conservare le informazioni provenienti da documenti e dati recenti, riducendo il rischio di andare fuori tema.
Cosa può fare il lama?
Come altri modelli di intelligenza artificiale generativa, Llama può aiutare con una varietà di compiti, come scrivere codice, rispondere a semplici domande di matematica e riassumere documenti in otto lingue: inglese, tedesco, francese, italiano, portoghese, hindi, spagnolo e tailandese. Può gestire la maggior parte delle attività basate su testo, come l'analisi di file come PDF e fogli di calcolo, ma attualmente non ha la capacità di generare o elaborare immagini, cosa che potrebbe cambiare in futuro.
I modelli di lama possono integrarsi con app, strumenti e API di terze parti per eseguire una varietà di attività. Sono configurati per utilizzare Brave Search per rispondere a domande sugli eventi attuali, l'API Wolfram Alpha per query di matematica e scienze e un interprete Python per la convalida del codice. Secondo Meta, Llama 3.1 può anche utilizzare alcuni strumenti su cui non è stato esplicitamente addestrato, sebbene l'affidabilità di questa funzionalità sia ancora incerta.
Dove puoi usare il lama?
Se desideri connetterti direttamente con Llama, l'esperienza del chatbot Meta AI è supportata su piattaforme come Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus e Meta.ai.
Per gli sviluppatori, Llama è disponibile per il download e può essere adattato a diverse piattaforme cloud popolari. Meta ha collaborato con oltre 25 aziende per ospitare Llama, tra cui Nvidia, Databricks, Groq, Dell e Snowflake. Molti di questi partner forniscono strumenti aggiuntivi che consentono a Llama di accedere a dati proprietari o di funzionare in modo più efficiente.
Meta suggerisce di utilizzare i modelli Llama più piccoli, in particolare 8B e 70B, per scopi generali come l'esecuzione di chatbot o la creazione di codice. D’altra parte, il più grande Llama 405B è più appropriato per compiti come la distillazione di modelli, che comporta il trasferimento di conoscenze da un modello più grande a uno più piccolo, nonché la generazione di dati sintetici per addestrare altri modelli.
Gli sviluppatori che utilizzano applicazioni con più di 700 milioni di utenti mensili devono acquisire una licenza speciale da Meta per accedere a Llama e questa sarà concessa a discrezione di Meta.
Quali strumenti offre Meta per Llama?
Meta ha introdotto diversi strumenti per migliorare la sicurezza di Llama:
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Llama Guard: un framework di moderazione che identifica contenuti problematici come incitamento all'odio, autolesionismo e violazione del copyright.
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Prompt Guard: Uno strumento appositamente progettato per proteggere Llama da messaggi dannosi che cercano di aggirare le sue misure di sicurezza.
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CyberSecEval: una suite di valutazione del rischio di sicurezza informatica che valuta la sicurezza del modello, concentrandosi su minacce come l'ingegneria sociale automatizzata e le attività informatiche offensive.
Ad esempio, Llama Guard può rilevare contenuti dannosi o illegali inseriti o generati in Llama, consentendo agli sviluppatori di personalizzare quali categorie bloccare. Prompt Guard si concentra sulla difesa dagli "attacchi di iniezione di messaggi" che tentano di manipolare il modello. CyberSecEval offre parametri di riferimento per valutare i rischi per la sicurezza associati ai modelli Llama.
Limitazioni di Lama
Il lama, come altri modelli di intelligenza artificiale generativa, ha i suoi limiti e potenziali rischi. Una delle preoccupazioni principali è se Meta abbia utilizzato materiali protetti da copyright per addestrare Llama. In tal caso, gli utenti potrebbero essere responsabili per qualsiasi contenuto protetto da copyright generato dal modello.
Rapporti recenti indicano che Meta ha utilizzato e-book protetti da copyright per la formazione sull’intelligenza artificiale, nonostante abbia ricevuto avvisi legali. L'azienda incorpora anche contenuti di Instagram e Facebook nel suo modello di formazione, rendendo difficile per gli utenti la rinuncia. Meta sta affrontando numerose cause legali, inclusa una da parte di autori come Sarah Silverman, che sostengono che la società ha utilizzato materiale protetto da copyright senza autorizzazione.
Una considerazione importante è la programmazione, poiché Llama potrebbe produrre codice difettoso o non sicuro. È fondamentale che gli sviluppatori dispongano di un esperto umano che esamini qualsiasi codice generato dall'intelligenza artificiale prima di implementarlo nelle loro applicazioni.
Sebbene il modello Llama di Meta offra notevole flessibilità e opportunità agli sviluppatori, è importante riconoscere i potenziali rischi e limiti che ne derivano.
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