###### 2024. gada 17. septembris



Meta, tāpat kā daudzi citi vadošie tehnoloģiju uzņēmumi, ir izstrādājusi savu ģeneratīvo AI modeli, kas pazīstams kā [Llama](https://llama.meta.com/). Llama atšķir tās atvērtais raksturs, kas ļauj izstrādātājiem to lejupielādēt un izmantot ar ievērojamu brīvību, lai gan ir daži nosacījumi, kas jāpatur prātā. Šī pieeja ir pretrunā ar tādiem modeļiem kā Anthropic's Claude, [OpenAI's GPT-4o](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/) (dzinējs aiz [ChatGPT](/news/ai-at-your-fingertips-chatgpt-app-now-available-for-mac-2024-07-02)) un Google Gemini, kas ir pieejami tikai ar API.

Lai sniegtu izstrādātājiem lielāku elastību, Meta ir sadarbojusies ar mākoņpakalpojumu sniedzējiem, piemēram, AWS, Google Cloud un Microsoft Azure, lai piedāvātu mākoņos mitinātas Llama versijas. Turklāt Meta ir izveidojis rīkus, kas vienkāršo procesu izstrādātājiem, lai precīzi noregulētu un pielāgotu modeli, lai tas atbilstu viņu īpašajām prasībām.

Tālāk ir sniegts detalizēts Llama apraksts, tostarp tas, ko tā var darīt, dažādās versijas, ko tā piedāvā un kā jūs varat to efektīvi izmantot.

## Kas ir Lama?

Lama nav tikai viens modelis; tas ietver virkni modeļu, piemēram:

- Lama 8B

- Lama 70B

- Lama 405B

Jaunākās versijas (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B un Llama 3.1 405B) tika izlaistas 2024. gada jūlijā. Šie modeļi ir apmācīti, izmantojot dažādus datu avotus, piemēram, tīmekļa lapas dažādās valodās, publisko kodu, tiešsaistē pieejamos failus., un sintētiskie dati, ko rada citas AI sistēmas.

Llama 3.1 8B un 70B ir kompakti modeļi, kas var darbināt dažādas ierīces no klēpjdatoriem līdz serveriem. No otras puses, Llama 3.1 405B ir liela mēroga modelis, kam parasti nepieciešama datu centra aparatūra. Lai gan mazākie modeļi var nebūt tik jaudīgi kā 405B, tie piedāvā ātrāku veiktspēju un ir optimizēti, lai samazinātu krātuvi un latentumu.

Visiem Llama modeļiem ir konteksta logs ar 128 000 marķieriem, kas ļauj tiem apstrādāt aptuveni 100 000 vārdu (vai 300 teksta lapas). Tas ir aptuveni tādu grāmatu garums kā Wuthering Heights vai Harijs Poters un Azkabanas gūsteknis. Garš konteksta logs palīdz modelim saglabāt informāciju no jaunākajiem dokumentiem un datiem, samazinot risku novirzīties no tēmas.

## Ko var darīt lama?

Tāpat kā citi ģeneratīvie AI modeļi, Llama var palīdzēt veikt dažādus uzdevumus, piemēram, kodēt, atbildēt uz vienkāršiem matemātikas jautājumiem un apkopot dokumentus astoņās valodās: angļu, vācu, franču, itāļu, portugāļu, hindi, spāņu un taju. Tas var veikt lielāko daļu uz tekstu balstītu uzdevumu, piemēram, analizēt failus, piemēram, PDF un izklājlapas, taču pašlaik tai nav iespēju ģenerēt vai apstrādāt attēlus — tas var mainīties nākotnē.

Lama modeļus var integrēt ar trešo pušu lietotnēm, rīkiem un API, lai veiktu dažādus uzdevumus. Tie ir konfigurēti, lai izmantotu Brave Search, lai atbildētu uz jautājumiem par aktuālajiem notikumiem, Wolfram Alpha API matemātikas un zinātnes vaicājumiem un Python tulku koda validācijai. Saskaņā ar Meta teikto, Llama 3.1 var pat izmantot dažus rīkus, kas nav īpaši apmācīti, lai gan šīs funkcijas uzticamība joprojām nav skaidra.

## Kur var izmantot lamu?

Ja vēlaties tieši sazināties ar Lamu, Meta AI tērzēšanas robota pieredze tiek atbalstīta tādās platformās kā Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus un Meta.ai.

Izstrādātājiem Llama ir pieejama lejupielādei, un to var pielāgot vairākām populārām mākoņu platformām. Meta ir sadarbojusies ar vairāk nekā 25 uzņēmumiem, lai uzņemtu Llama, tostarp Nvidia, Databricks, Groq, Dell un Snowflake. Daudzi no šiem partneriem nodrošina papildu rīkus, kas ļauj Llama piekļūt patentētiem datiem vai darboties efektīvāk.

Meta iesaka izmantot mazākos Llama modeļus, īpaši 8B un 70B, vispārīgiem mērķiem, piemēram, tērzēšanas robotu palaišanai vai koda izveidei. No otras puses, lielākais Llama 405B ir vairāk piemērots tādiem uzdevumiem kā modeļu destilācija, kas ietver zināšanu nodošanu no lielāka modeļa uz mazāku, kā arī sintētisko datu ģenerēšanu, lai apmācītu citus modeļus.

Izstrādātājiem, kas izmanto lietojumprogrammas ar vairāk nekā 700 miljoniem ikmēneša lietotāju, ir jāiegūst īpaša licence no Meta, lai piekļūtu Llama, un tā tiks piešķirta pēc Meta ieskatiem.

## Kādus rīkus Meta piedāvā lamam?

Meta ir ieviesusi vairākus rīkus, lai uzlabotu Lama drošību:

1. **Lamu aizsargs:** moderēšanas sistēma, kas identificē problemātisku saturu, piemēram, naida runu, paškaitējumu un autortiesību pārkāpumus.

2. **Prompt Guard:** rīks, kas īpaši izstrādāts, lai aizsargātu lamu no kaitīgiem ziņojumiem, kas cenšas apiet tās drošības pasākumus.

3. **CyberSecEval:** kiberdrošības riska novērtēšanas komplekts, kas novērtē modeļa drošību, koncentrējoties uz tādiem draudiem kā automatizēta sociālā inženierija un aizskarošas kiberdarbības.

Piemēram, Llama Guard var atklāt kaitīgu vai nelegālu saturu, kas tiek ievadīts vai ģenerēts Llama, ļaujot izstrādātājiem pielāgot, kuras kategorijas tiek bloķētas. Prompt Guard koncentrējas uz aizsardzību pret "ziņojumu ievadīšanas uzbrukumiem", kas mēģina manipulēt ar modeli. CyberSecEval piedāvā etalonus ar Llama modeļiem saistīto drošības risku novērtēšanai.

## Lamas ierobežojumi

Lamai, tāpat kā citiem ģeneratīvajiem AI modeļiem, ir savi ierobežojumi un iespējamie riski. Viena no galvenajām bažām ir par to, vai Meta izmantoja ar autortiesībām aizsargātus materiālus, lai apmācītu lamu. Ja tas tā ir, lietotāji var uzņemties atbildību par jebkuru ar autortiesībām aizsargātu saturu, ko modelis ģenerē.

Jaunākie ziņojumi liecina, ka Meta ir izmantojusi ar autortiesībām aizsargātas e-grāmatas mākslīgā intelekta apmācībai, neskatoties uz to, ka ir saņēmis juridiskus brīdinājumus. Uzņēmums modeļu apmācībā iekļauj arī saturu no Instagram un Facebook, tādējādi lietotājiem ir grūti atteikties. Meta saskaras ar vairākām tiesas prāvām, tostarp vienu no tādiem autoriem kā Sāra Silvermena, kuri apgalvo, ka uzņēmums bez atļaujas ir izmantojis ar autortiesībām aizsargātu materiālu.

Svarīgs apsvērums ir programmēšana, jo Llama var radīt kļūdainu vai nedrošu kodu. Ir ļoti svarīgi, lai izstrādātāji liktu cilvēku ekspertam pārskatīt jebkuru mākslīgā intelekta ģenerēto kodu pirms tā ieviešanas savās lietojumprogrammās.

Lai gan Meta's Llama modelis piedāvā ievērojamu elastību un iespējas izstrādātājiem, ir svarīgi apzināties iespējamos riskus un ierobežojumus, kas ar to saistīti.

–

_Piegādāja Code Labs Academy — jūsu vadošā_ [_tiešsaistes kodēšanas sākumkampa_](/) _Nākotnes tehnoloģiju novatoriem._



###### Attēlu kredīti: Meta

thumbnail_Llama-Use-Case_Header_16x9-1.webp

Llama-Use-Case_Header_16x9-1.webp

Kas ir metalama? Visaptverošs skatījums uz atvērtā AI modeli izstrādātājiem

###### 2024. gada 17. septembris

Būdams datorzinātņu students Vaterlo universitātē, Džeikobs Džeksons līdzdibināja uzņēmumu [Tabnine](https://www.tabnine.com/get-free-90-day-trial/?utm_term=tabnine\&utm_campaign=%5BUS%5D+%7C+%5Ben%5D+%7C+%5Bdesktop%5D+%7C+%5BSearch:Brand%5D+%7C+%5BTabnine%5D\&utm_source=adwords\&utm_medium=ppc\&hsa_acc=4311736126=4311736126\7\2hsa_35_grp=159292934283\&hsa_ad>D2ZSi_B04PfNmu2pEw62uZL71RUlGpSu2J1k_0CDSFuIosfG5tgV4fVRoCod8QAvD_BwE), AI kodēšanas palīgu uzņēmums, kas agri uzsāk savu karjeru AI jomā . 2019. gadā, kad Džeksons beidza eksāmenus, Tabnīns piesaistīja aptuveni 60 miljonus USD riska kapitālā un tika pārdots uzņēmumam Codata. Pēc tam viņš sāka strādāt par praktikantu [OpenAI](https://openai.com/) līdz 2022. gadam, kad pieņēma lēmumu dibināt jaunu uzņēmumu, kas uzlabotu izstrādātāju darbplūsmas.

Džeksons izstrādāja [Supermaven](https://supermaven.com/) — mākslīgā intelekta kodēšanas platformu, kas paplašina viņa pieredzi darbā ar Tabnine, bet ietver nozīmīgus tehnoloģiju uzlabojumus, pateicoties viņa iedvesmai no tādu AI rīku izstrādes kā ChatGPT un GitHub Copilot. Supermaven iekšējam mākslīgā intelekta modelim Babble ir uznirstošais logs ar miljoniem marķieru, kas ļauj vienlaikus analizēt daudz koda. Tas padara modeli uzticamāku precīza koda izveidē, ļaujot tam apstrādāt lielus ievades datus, “aizmirstot” jaunākos datus vai novirzoties no tēmas.

Neskatoties uz to, Supermaven salīdzina konkurentus, piemēram, Google Code Assist, ar 1 miljonu [žetonu](https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them). ka dažas AI kodēšanas platformas, piemēram, Magic, piedāvā ievērojami lielākus uznirstošos logus (Magic atbalsta 100 miljonus marķieru). Pēc Džeksona teiktā, Supermaven unikālais pārdošanas punkts ir tā samazinātais latentums, ko nodrošina novatoriska iekšējā neironu arhitektūra. Turklāt platforma aizņem tikai 10–20 sekundes, lai apstrādātu izstrādātāja kodu krātuvi, apgūtu kodēšanas noteikumus un API, lai tā varētu ātri darboties pat ar lielu kodu bāzi.

Paredzams, ka mākslīgā intelekta kodēšanas rīku tirgus strauji pieaugs un līdz 2032. gadam sasniegs 27,17 miljardus USD, [saskaņā ar prognozēm](https://www.polarismarketresearch.com/press-releases/ai-code-tools-market). Vairāk nekā 1,8 miljoni GitHub Copilot lietotāju ir starp tiem daudzajiem izstrādātājiem, kuri jau ir integrējuši AI savos procesos. Taču nozarei ir jāpārvar daudzi šķēršļi, jo īpaši attiecībā uz intelektuālo īpašumu un datu privātumu. Baidoties atklāt PIN kodu, daudzi uzņēmumi vilcinās izmantot AI kodēšanas rīkus. Turklāt ir zināms, ka ar autortiesībām aizsargāto kodu dažos gadījumos AI modeļi ir atgrūduši, pakļaujot izstrādātājiem juridisku apdraudējumu, ja viņi to iekļauj savā darbā, to neapzinoties. .

Džeksons [sarunā ar Techcrunch](https://techcrunch.com/2024/09/16/ai-coding-assistant-supermaven-raises-cash-from-openai-and-perplexity-founders/) uzsvēra, ka, lai gan Supermaven īsu laiku saglabā datus, lai palielinātu sistēmas veiktspēju, tā neizmanto patērētāju datus, lai izveidotu savus modeļus. Samazinot saskarsmi ar bīstamu saturu apmācību laikā, viņš uzsvēra, ka galvenā uzmanība tika pievērsta publiski pieejamam kodam, taču viņš pilnībā neizslēdza iespēju, ka Babble tiks mācīta ar IP aizsargātu kodu.

Neskatoties uz šiem šķēršļiem, Supermaven popularitāte ir ievērojami pieaugusi, un platformu izmanto vairāk nekā 35 000 izstrādātāju. Kopš uzņēmuma darbības uzsākšanas februārī tā lietotāju bāze ir trīskāršojusies, un daudzi no šiem klientiem reģistrējas premium plāniem. Uzņēmuma ikgadējie regulārie ieņēmumi sasniedza 1 miljonu ASV dolāru.

Platformas panākumu dēļ investori to ņem vērā. Nesen Supermaven atklāja, ka uzņēmums ir pabeidzis savu pirmo ārējo investīciju kārtu, piesaistot 12 miljonus ASV dolāru no eņģeļu investoriem un Bessemer Venture Partners, kurā ietilpa Perplexity un OpenAI līdzdibinātāji Džons Šulmans un Deniss Jarats. Nauda tiks izmantota, lai uzlabotu Supermaven teksta redaktoru, kas pašlaik ir beta versijā, un pieņemtu darbā vairāk izstrādātāju, tādējādi nodrošinot uzņēmuma ilgtermiņa panākumus strauji augošajā datoru kodēšanas AI jomā.

thumbnail_charlesdeluvio-pjAH2Ax4uWk-unsplash (1) (1).webp

charlesdeluvio-pjAH2Ax4uWk-unsplash (1) (1).webp

Supermaven gūst investoru atbalstu: AI rīks, kas optimizē izstrādātāju darbplūsmas

###### 2024. gada 13. septembris



Meta ir [atjaunināšana](https://about.fb.com/news/2024/04/metas-approach-to-labeling-ai-generated-content-and-manipulated-media/) tās pieeja satura marķēšanai, kas ir ir rediģēti vai modificēti ar AI rīkiem pakalpojumā Instagram, Facebook un Threads. Iezīme “AI Ieskats”, kas iepriekš bija redzama tieši zem lietotāja vārda, tagad tiks pārvietota uz ziņu izvēlni saturam, kas ir modificēts, izmantojot AI.

Uzņēmums paziņoja, ka etiķete turpinās parādīties saturam, kuru Meta identificē kā pilnībā AI radītu. Lai gan etiķete var būt mazāk redzama saturam, kas ir rediģēts, izmantojot AI rīkus, tā joprojām būs skaidri redzama saturam, kas pilnībā izveidots ar AI ievadi.

Meta ir paziņojusi, ka piedāvās informāciju par to, vai saturs ir marķēts, pamatojoties uz nozares standarta signāliem vai lietotāja izpaušanu. Šo izmaiņu, kas tiks ieviestas nākamnedēļ, mērķis ir "labāk atspoguļot saturā izmantotā AI apjomu" visās tā platformās.

Samazinot AI informācijas etiķetes pamanāmību, pastāv bažas, ka lietotājus varētu vieglāk apmānīt ar AI rediģētu saturu, jo īpaši tādēļ, ka rediģēšanas rīki kļūst arvien sarežģītāki.

Šī nav pirmā reize, kad Meta ir mainījis ar AI saistīta satura marķēšanas veidu. Jūlijā uzņēmums nomainīja etiķeti no “Izgatavots ar AI” uz “Informācija no AI”, saņemot sūdzības no fotogrāfiem, kuri uzskatīja, ka etiķete ir nepareizi lietota īstām fotogrāfijām. Meta atzina, ka sākotnējais formulējums bija mulsinošs un to varēja interpretēt tādējādi, ka daži attēli ir pilnībā ģenerēti AI, pat ja tie būtu rediģēti tikai ar AI rīkiem.

—

_Piegādāja Code Labs Academy — jūsu vadošā_ [_tiešsaistes kodēšanas sākumkampa_](/) _Nākotnes tehnoloģiju novatoriem._



###### Attēlu kredīti: Meta

thumbnail_meta-ai-web.webp

meta-ai-web.webp

Meta maina AI marķējumu sociālajās platformās rediģētam un mākslīgā intelekta radītam saturam

###### 2024. gada 13. septembris

Lai gan viedokļi par to, vai Rajeev Behera jaunais personāla uzņēmums [Every](https://www.every.io/) ir augsta riska uzņēmums vai izcila ideja, ir dažādi, jaunizveidotais uzņēmums rada viļņus. Maziem uzņēmumiem platforma “viss vienā” integrē algu uzskaiti, iekļaušanu un izdevumu pārvaldību. Šis tirgus jau ir pārslogots ar tādiem jau zināmiem spēlētājiem kā Gusto, Rippling un Deel, kā arī tādiem topošiem uzņēmumiem kā Mercury un Brex. Tomēr šķiet, ka Behera atbalstītāji ir pārliecināti, ka viņa stratēģija ir unikāla. Nesen Every savāca 22,5 miljonus USD A sērijas līdzekļu vākšanas kārtā, ko vadīja Okta Ventures, Base10 Partners, Y Combinator un Redpoint Ventures.

Behera uzsvars uz agrīnās stadijas uzņēmumiem un atšķirīgā piedāvājuma stratēģija ir tas, kas atšķir viņa redzējumu. Ikviens nodrošina bezmaksas dibināšanas pakalpojumus maziem uzņēmumiem, un pēc tam tie izveido biznesa bankas kontus un sniedz būtisku atbalstu birojā. Starpbanku komisijas maksas un SaaS maksas par papildu moduļiem, piemēram, grāmatvedību, rada ieņēmumus.

[Behera paskaidroja](https://techcrunch.com/2024/09/12/why-y-combinator-companies-are-flocking-to-new-banking-hr-startup-every/), ka Every ir izstrādājis uzlabotus rīkus algu, banku un izdevumu pārvaldībai. Lai agri piesaistītu dibinātājus, viņi tagad piedāvā bezmaksas dibināšanas pakalpojumus. Kad jaunizveidotie uzņēmumi ir iekļauti personalizētā sesijā, tie iegūst piekļuvi visaptverošai sistēmai, kas aptver banku, algu, personāla, grāmatvedības, nodokļu un valsts atbilstības pakalpojumus. Turklāt dibinātāji gūst labumu no īpaša Slack kanāla, kurā viņi var sazināties un dalīties ieskatos ar citiem uzņēmējiem.

Pabeidzot iekļaušanu, izmantojot Every, klienti parasti to ievēro, nevis izmanto konkurentu platformas, piemēram, Rippling. Izmantojot rīkus, kas paredzēti to izaugsmes veicināšanai pirmajos piecos gados, Every's koncentrējas uz uzņēmumiem, kuros ir mazāk nekā 200 cilvēku.

Behera pieeja ir unikāla ar to, ka viņš paredz, ka viņa ienesīgākie klienti galu galā prasīs vairāk pakalpojumu no Every — vismaz līdz brīdim, kad Every attīstīsies par izaugsmes stadijas fintech, kas var palīdzēt lielākiem uzņēmumiem.

Behera attiecības ar [Y Combinator](https://www.ycombinator.com/) (YC) ir bijušas svarīga uzņēmuma Everybody attīstības sastāvdaļa. Behera, pieredzējis uzņēmējs, izmantoja akseleratora tīklu, un visi bija daļa no YC vasaras 2023 kohortas. Viņa iepriekšējais biznesa mērķis Reflektive tika iegādāts 2021. gadā pēc kapitāla palielināšanas vairāk nekā 100 miljonu ASV dolāru apmērā. Turklāt YC padomnieks Surbhi Sarna, viņa sieva, ir arī veiksmīgs uzņēmējs. Šī iemesla dēļ aptuveni puse Every klientu nāca, izmantojot YC plašo starta tīklu.

Lai gan Rippling, Gusto un Deel — trīs citi YC atbalstīti jaunuzņēmumi — konkurē ar tiem, ikviena ciešā saikne ar YC ekosistēmu ir būtiska priekšrocība. Tas ir piesaistījis investorus, kā arī Behera praktisko pieeju platformas komponentu izveidei no paša sākuma.

Behera pieņēma darbā vairāk darbinieku pēc tam, kad bija personīgi pārraudzījis klientu pārdošanu, atbalstu un produktu dizainu pirmajiem 50 uzņēmuma klientiem, izmantojot Redpoint Aleksa Bārda palīdzību, kurš pārraudzīja A sērijas līdzekļu vākšanas kārtu. Izlasot kvēlojošās atsauksmes no firmām, kuras jau izmantoja Katrs, citi riska kapitālisti rīkojās tāpat.

Mazāk nekā divu nedēļu laikā A sērijas nauda tika nodrošināta, Behera aktīvi nemeklējot jaunus investorus. Lai gan uzņēmuma vērtība netika publiskota, aplēses liecina, ka tā ir 112,5 miljoni USD. Papildu finansējums tiks izmantots, lai atbalstītu bezmaksas iekļaušanas un iekļaušanas pakalpojumus, kas veicina Every agrīnos panākumus, kā arī lai palielinātu inženieru darbinieku skaitu, kurā tagad ir aptuveni 20 cilvēki.

Kas ir metalama? Visaptverošs skatījums uz atvērtā AI modeli izstrādātājiem

Supermaven gūst investoru atbalstu: AI rīks, kas optimizē izstrādātāju darbplūsmas

Meta maina AI marķējumu sociālajās platformās rediģētam un mākslīgā intelekta radītam saturam

HR Startup Katrs nodrošina 22,5 miljonu dolāru A sērijas finansējumu un paplašina inženieru komandu tikai divu nedēļu laikā