###### 17 września 2024 r



Meta, podobnie jak wiele innych wiodących firm technologicznych, opracowała własny model generatywnej sztucznej inteligencji znany jako [Llama](https://llama.meta.com/). Tym, co wyróżnia Llamę, jest jej otwarty charakter, pozwalający programistom na pobieranie i korzystanie z niej ze znaczną swobodą, choć należy pamiętać o pewnych warunkach. To podejście kontrastuje z modelami takimi jak Claude firmy Anthropic, [GPT-4o firmy OpenAI](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/) (silnik stojący za [ChatGPT](/news/ai-at-your-palców-chatgpt-app-now-available-for-mac-2024-07-02)) i Google Gemini, które są dostępne wyłącznie za pośrednictwem interfejsów API.

Aby zapewnić programistom większą elastyczność, Meta nawiązała współpracę z dostawcami usług w chmurze, takimi jak AWS, Google Cloud i Microsoft Azure, aby zaoferować wersje Lamy hostowane w chmurze. Dodatkowo Meta stworzyła narzędzia, które upraszczają programistom proces dostrajania i dostosowywania modelu do ich specyficznych wymagań.

Poniżej znajduje się szczegółowy opis Lamy, w tym co potrafi, różne wersje jakie oferuje i jak można z niej efektywnie korzystać.

## Czym jest lama?

Lama to nie tylko jeden model; obejmuje szereg modeli, takich jak:

- Lama 8B

- Lama 70B

- Lama 405B

Najnowsze wersje (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B i Llama 3.1 405B) zostały wydane w lipcu 2024 r. Modele te są trenowane na szerokiej gamie źródeł danych, takich jak strony internetowe w różnych językach, kod publiczny, pliki dostępne online oraz dane syntetyczne generowane przez inne systemy sztucznej inteligencji.

Llama 3.1 8B i 70B to kompaktowe modele, które obsługują różnorodne urządzenia, od laptopów po serwery. Z drugiej strony Llama 3.1 405B to model na dużą skalę, który zazwyczaj wymaga sprzętu do centrum danych. Chociaż mniejsze modele mogą nie być tak wydajne jak 405B, oferują większą wydajność i są zoptymalizowane pod kątem mniejszej pamięci i opóźnień.

Wszystkie modele Llama mają okno kontekstowe zawierające 128 000 tokenów, co pozwala im obsłużyć około 100 000 słów (lub 300 stron tekstu). To mniej więcej długość książek takich jak Wichrowe Wzgórza czy Harry Potter i Więzień Azkabanu. Długie okno kontekstowe pomaga modelowi zachować informacje z najnowszych dokumentów i danych, zmniejszając ryzyko zejścia z tematu.

## Co potrafi lama?

Podobnie jak inne generatywne modele sztucznej inteligencji, Llama może pomóc w różnorodnych zadaniach, takich jak kodowanie, odpowiadanie na proste pytania matematyczne i podsumowywanie dokumentów w ośmiu językach: angielskim, niemieckim, francuskim, włoskim, portugalskim, hindi, hiszpańskim i tajskim. Może obsłużyć większość zadań tekstowych, takich jak analizowanie plików, takich jak pliki PDF i arkusze kalkulacyjne, ale obecnie nie ma możliwości generowania ani przetwarzania obrazów – jest to coś, co może się zmienić w przyszłości.

Modele Lamy można integrować z aplikacjami, narzędziami i interfejsami API innych firm, aby wykonywać różnorodne zadania. Są skonfigurowane tak, aby korzystały z Brave Search w celu odpowiadania na pytania dotyczące bieżących wydarzeń, Wolfram Alpha API do zapytań matematycznych i naukowych oraz interpretera Pythona do sprawdzania poprawności kodu. Według Meta Lama 3.1 może nawet korzystać z niektórych narzędzi, w zakresie których nie została specjalnie przeszkolona, ​​chociaż niezawodność tej funkcji jest nadal niepewna.

## Gdzie można używać lamy?

Jeśli chcesz połączyć się bezpośrednio z Llamą, chatbot Meta AI jest obsługiwany na platformach takich jak Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus i Meta.ai.

Dla programistów Llama jest dostępna do pobrania i można ją skalować do kilku popularnych platform chmurowych. Meta nawiązała współpracę z ponad 25 firmami, które obsługują Llamę, w tym Nvidia, Databricks, Groq, Dell i Snowflake. Wielu z tych partnerów zapewnia dodatkowe narzędzia, które pozwalają Lamie uzyskać dostęp do zastrzeżonych danych lub działać wydajniej.

Meta sugeruje używanie mniejszych modeli Lamy, w szczególności 8B i 70B, do celów ogólnych, takich jak uruchamianie chatbotów lub tworzenie kodu. Z kolei większa Lama 405B bardziej nadaje się do zadań takich jak destylacja modelu, która polega na przenoszeniu wiedzy z większego modelu do mniejszego, a także generowaniu syntetycznych danych w celu uczenia innych modeli.

Programiści obsługujący aplikacje z ponad 700 milionami użytkowników miesięcznie muszą nabyć od Meta specjalną licencję, aby uzyskać dostęp do Lamy, a zostanie ona przyznana według uznania Meta.

## Jakie narzędzia oferuje Meta dla Lamy?

Meta wprowadziła kilka narzędzi poprawiających bezpieczeństwo Lamy:

1. **Llama Guard:** Ramy moderacji, które identyfikują problematyczne treści, takie jak mowa nienawiści, samookaleczenia i naruszenia praw autorskich.

2. **Szybka ochrona:** narzędzie zaprojektowane specjalnie w celu ochrony Lamy przed szkodliwymi wiadomościami próbującymi ominąć jej zabezpieczenia.

3. **CyberSecEval:** pakiet oceny ryzyka cyberbezpieczeństwa, który ocenia bezpieczeństwo modelu, koncentrując się na zagrożeniach, takich jak zautomatyzowana inżynieria społeczna i ofensywne działania cybernetyczne.

Na przykład Llama Guard może wykrywać szkodliwe lub nielegalne treści wprowadzane lub generowane w Llama, umożliwiając programistom dostosowanie blokowanych kategorii. Prompt Guard koncentruje się na obronie przed „atakami polegającymi na wstrzykiwaniu wiadomości”, które mają na celu manipulację modelem. CyberSecEval oferuje punkty odniesienia do oceny zagrożeń bezpieczeństwa związanych z modelami Lamy.

## Ograniczenia Lamy

Lama, podobnie jak inne generatywne modele sztucznej inteligencji, ma swoje ograniczenia i potencjalne ryzyko. Jedną z głównych obaw jest to, czy Meta wykorzystała materiały chronione prawem autorskim do szkolenia Lamy. W takim przypadku użytkownicy mogą ponieść odpowiedzialność za treści chronione prawem autorskim, które wygeneruje model.

Ostatnie raporty wskazują, że Meta korzystała z e-booków chronionych prawem autorskim do szkoleń w zakresie sztucznej inteligencji, pomimo otrzymania ostrzeżeń prawnych. Firma uwzględnia również treści z Instagrama i Facebooka w swoich modelowych szkoleniach, co utrudnia użytkownikom rezygnację z nich. Meta stoi w obliczu wielu procesów sądowych, w tym jednego od takich autorów jak Sarah Silverman, którzy twierdzą, że firma wykorzystała materiały chronione prawem autorskim bez pozwolenia.

Ważną kwestią jest programowanie, ponieważ lama może generować błędny lub niebezpieczny kod. Bardzo ważne jest, aby programiści poprosili eksperta o sprawdzenie dowolnego kodu wygenerowanego przez sztuczną inteligencję przed wdrożeniem go w swoich aplikacjach.

Chociaż model Lamy Meta oferuje programistom znaczną elastyczność i możliwości, ważne jest, aby rozpoznać potencjalne ryzyko i ograniczenia, które się z nim wiążą.

–

_Przedstawione przez Code Labs Academy – Twój lider_ [_Online Bootcamp z zakresu kodowania_](/) _dla przyszłych innowatorów technologicznych._



###### Źródło obrazu: Meta

thumbnail_Llama-Use-Case_Header_16x9-1.webp

Llama-Use-Case_Header_16x9-1.webp

Co to jest Meta Lama? Kompleksowe spojrzenie na model otwartej sztucznej inteligencji dla programistów

###### 17 września 2024 r

Jeszcze student informatyki na Uniwersytecie Waterloo Jacob Jackson był współzałożycielem [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\&hsa_cam=21073527735\&hsa_grp=159292934283\&hsa_ad=713438295758\&hsa_src=g\&hsa_tgt=kwd-915660947489\&hsa_kw=tabnine\&hsa_mt=e\&hsa_net=adwords\&hsa_ver=3\&gad_source=1\&gclid=CjwKCAjw0aS3BhA3EiwAKaD2ZSi_B04PfNmu2pEw62uZL71RUlGpSu2J1k_0CDSFuIosfG5tgV4fVRoCod8QAvD_BwE), firma pomagająca w kodowaniu AI, wcześnie rozpoczynająca karierę w AI . W 2019 roku, gdy Jackson kończył egzaminy końcowe, Tabnine zebrał około 60 milionów dolarów z kapitału wysokiego ryzyka i został sprzedany firmie Codata. Następnie rozpoczął pracę jako stażysta w [OpenAI](https://openai.com/) do 2022 roku, kiedy podjął decyzję o założeniu nowej firmy, która usprawniłaby przepływ pracy programistów.

Jackson opracował [Supermaven](https://supermaven.com/), platformę do kodowania AI, która rozszerza jego doświadczenia z Tabnine, ale zawiera istotne ulepszenia technologiczne dzięki inspiracji rozwojem narzędzi AI, takich jak ChatGPT i GitHub Copilot. Babble, wewnętrzny model sztucznej inteligencji firmy Supermaven, zawiera wyskakujące okienko zawierające milion tokenów, które pozwala mu analizować dużą liczbę kodu na raz. To sprawia, że ​​model jest bardziej niezawodny w tworzeniu dokładnego kodu, umożliwiając mu obsługę dużych danych wejściowych bez „zapominania” ostatnich danych lub odbiegania od tematu.

Supermaven dopasowuje do konkurencji takiej jak Google Code Assist 1 milion [tokenów](https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-em), mimo że że niektóre platformy kodujące AI, takie jak Magic, oferują znacznie większe wyskakujące okienka (Magic obsługuje 100 milionów tokenów). Według Jacksona wyjątkową zaletą Supermavena jest zmniejszone opóźnienie, możliwe dzięki innowacyjnej wewnętrznej architekturze neuronowej. Ponadto platforma potrzebuje zaledwie 10–20 sekund na przetworzenie repozytorium kodu programisty, uczenie się zasad kodowania i interfejsów API, dzięki czemu może działać szybko, nawet w przypadku dużych baz kodu.

Oczekuje się, że rynek narzędzi do kodowania AI będzie szybko rósł i do 2032 r. osiągnie 27,17 miliarda dolarów [według prognoz](https://www.polarismarketresearch.com/press-releases/ai-code-tools-market). Ponad 1,8 miliona użytkowników GitHub Copilot należy do wielu programistów, którzy już zintegrowali sztuczną inteligencję ze swoimi procesami. Sektor ten musi jednak pokonać wiele przeszkód, zwłaszcza jeśli chodzi o własność intelektualną i prywatność danych. Wiele firm w obawie przed ujawnieniem kodu PIN waha się przed użyciem narzędzi do kodowania AI. Ponadto wiadomo, że kod chroniony prawem autorskim jest w niektórych przypadkach zwracany przez modele sztucznej inteligencji, co naraża programistów na ryzyko prawne, jeśli umieścili go w swojej pracy, nie zdając sobie z tego sprawy. .

Jackson podkreślił [w rozmowie z Techcrunch](https://techcrunch.com/2024/09/16/ai-coding-assistant-supermaven-raises-cash-from-openai-and-perplexity-founders/), że podczas gdy Supermaven przechowuje dane przez krótki okres, aby zmaksymalizować wydajność systemu, nie wykorzystuje danych konsumentów do budowania swoich modeli. Ograniczając narażenie na niebezpieczne treści podczas szkoleń, podkreślił, że skupiono się na kodzie publicznie dostępnym, ale nie wykluczył całkowicie możliwości, że Babble będzie nauczany na kodzie chronionym IP.

Pomimo tych przeszkód popularność Supermaven znacznie wzrosła – z platformy korzysta ponad 35 000 programistów. Od chwili uruchomienia firmy w lutym baza jej użytkowników potroiła się, a wielu z tych klientów zapisało się na plany premium. Roczne stałe przychody firmy osiągnęły 1 milion dolarów.

Inwestorzy zwracają na to uwagę ze względu na sukces platformy. Niedawno Supermaven ujawnił, że firma zakończyła pierwszą rundę inwestycji zewnętrznych, pozyskując 12 milionów dolarów od aniołów biznesu i Bessemer Venture Partners, do których należeli współzałożyciele Perplexity i OpenAI, John Schulman i Denis Yarats. Pieniądze zostaną wykorzystane na ulepszenie edytora tekstu Supermaven, który jest obecnie w fazie beta, oraz na zatrudnienie większej liczby programistów, co zapewni firmie długoterminowy sukces w szybko rozwijającej się dziedzinie kodowania komputerowego AI.

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

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

Supermaven zyskuje wsparcie inwestorów: narzędzie AI optymalizujące przepływ pracy programistów

###### 13 września 2024 r



Meta to [aktualizacja](https://about.fb.com/news/2024/04/metas-approach-to-labeling-ai-generated-content-and-manipulated-media/) swoje podejście do oznaczania treści, które ma były edytowane lub modyfikowane przez narzędzia AI na Instagramie, Facebooku i w Threads. Etykieta „AI Insights”, która wcześniej pojawiała się bezpośrednio pod nazwą użytkownika, zostanie teraz przeniesiona do menu postów w przypadku treści zmodyfikowanych przy użyciu sztucznej inteligencji.

Firma stwierdziła, że ​​etykieta będzie nadal pojawiać się na treściach, które Meta uzna za w całości wygenerowane przez sztuczną inteligencję. Chociaż etykieta może być mniej widoczna w przypadku treści edytowanych przy użyciu narzędzi AI, nadal będzie wyraźnie widoczna w przypadku treści utworzonych w całości przy użyciu narzędzi AI.

Meta ogłosiła, że ​​będzie udostępniać informacje o tym, czy treść jest oznaczana na podstawie sygnałów będących standardami branżowymi, czy też na podstawie informacji ujawnionych przez użytkownika. Ta zmiana, która zostanie wdrożona w przyszłym tygodniu, ma na celu „lepsze odzwierciedlenie zakresu sztucznej inteligencji wykorzystywanej w treści” na wszystkich platformach.

Zmniejszając widoczność etykiety informacyjnej o sztucznej inteligencji, istnieje obawa, że ​​użytkownicy będą mogli łatwiej dać się zwieść treściom edytowanym przez sztuczną inteligencję, zwłaszcza w obliczu coraz bardziej wyrafinowanych narzędzi do edycji.

To nie pierwszy raz, kiedy Meta zmienia sposób oznaczania treści związanych ze sztuczną inteligencją. W lipcu firma zmieniła etykietę z „Made with AI” na „Information from AI” po otrzymaniu skarg od fotografów, którzy uważali, że etykieta została nieprawidłowo naklejona na prawdziwych zdjęciach. Meta przyznała, że ​​oryginalne sformułowanie było mylące i można je było zinterpretować w ten sposób, że niektóre obrazy zostały w całości wygenerowane przez sztuczną inteligencję, nawet jeśli zostały poddane jedynie edycji za pomocą narzędzi sztucznej inteligencji.

—

_Przedstawione przez Code Labs Academy – Twój lider_ [_Online Bootcamp z zakresu kodowania_](/) _dla przyszłych innowatorów technologicznych._



###### Źródło obrazu: Meta

thumbnail_meta-ai-web.webp

meta-ai-web.webp

Meta zmienia etykietowanie AI na platformach społecznościowych dla treści edytowanych i generowanych przez AI

###### 13 września 2024 r

Choć opinie na temat tego, czy nowa firma HR Rajeeva Behery, [Every](https://www.every.io/), to przedsięwzięcie wysokiego ryzyka, czy genialny pomysł, są zróżnicowane, startup robi furorę. W przypadku małych firm wszechstronna platforma integruje płace, wdrażanie i zarządzanie wydatkami. Rynek ten jest już przepełniony uznanymi graczami, takimi jak Gusto, Rippling i Deel, a także wschodzącymi firmami, takimi jak Mercury i Brex. Zwolennicy Behery wydają się jednak pewni, że jego strategia jest wyjątkowa. Niedawno firma Every zebrała 22,5 miliona dolarów w ramach rundy zbiórki funduszy Serii A prowadzonej przez Okta Ventures, Base10 Partners, Y Combinator i Redpoint Ventures.

Nacisk Behery na firmy na wczesnym etapie rozwoju i wyróżniająca się strategia oferowania wyróżniają jego wizję. Każdy zapewnia bezpłatne usługi rejestracyjne dla małych firm, a następnie zakłada konta bankowe dla firm i zapewnia kluczowe wsparcie back-office. Opłaty Interchange i opłaty SaaS za dodatkowe moduły, takie jak księgowość, generują przychody.

[Behera wyjaśniła](https://techcrunch.com/2024/09/12/why-y-combinator-companies-are-flocking-to-new-banking-hr-startup-every/), że Every opracował zaawansowane narzędzia do obsługi płac, bankowości i zarządzania wydatkami. Aby przyciągnąć założycieli na wczesnym etapie, oferują teraz bezpłatne usługi rejestracyjne. Po wejściu na pokład poprzez spersonalizowaną sesję startupy uzyskują dostęp do kompleksowego systemu obejmującego bankowość, płace, kadry, księgowość, podatki i zgodność z przepisami państwowymi. Dodatkowo założyciele korzystają z dedykowanego kanału Slack, na którym mogą łączyć się i dzielić spostrzeżeniami z innymi przedsiębiorcami.

Po zakończeniu integracji przy użyciu Every klienci zwykle trzymają się go, zamiast korzystać z platform konkurencji, takich jak Rippling. Dzięki narzędziom mającym na celu wspieranie wzrostu w ciągu pierwszych pięciu lat Every koncentruje się na firmach zatrudniających mniej niż 200 pracowników.

Podejście Behery jest wyjątkowe, ponieważ przewiduje, że jego najbardziej dochodowi klienci będą w końcu potrzebować więcej usług od Every — przynajmniej do czasu, gdy Every przekształci się w fintech na etapie wzrostu, który może pomagać większym firmom.

Relacja firmy Behera z [Y Combinator](https://www.ycombinator.com/) (YC) była istotnym elementem rozwoju programu Everyday. Behera, doświadczony przedsiębiorca, skorzystał z sieci akceleratora i wszyscy znaleźli się w kohorcie YC Lato 2023. Reflective, jego wcześniejsze przedsięwzięcie biznesowe, zostało zakupione w 2021 roku po podwyższeniu kapitału o ponad 100 milionów dolarów. Ponadto doradca ds. YC, Surbhi Sarna, jego żona, również odnosi sukcesy jako przedsiębiorca. Z tego powodu około połowa klientów Every pochodziła z rozległej sieci start-upów YC.

Mimo że Rippling, Gusto i Deel – trzy inne start-upy wspierane przez YC – konkurują z nimi, bliskie powiązania Every z ekosystemem YC stanowią znaczącą przewagę. Przyciągnęło to inwestorów, a także praktyczne podejście firmy Behera do tworzenia komponentów platformy od podstaw.

Behera zatrudniła więcej pracowników po tym, jak osobiście nadzorowała sprzedaż, wsparcie i projektowanie produktów dla pierwszych 50 klientów firmy, z pomocą Alexa Barda z Redpoint, który nadzorował rundę zbierania funduszy dla Serii A. Po przeczytaniu świetnych opinii od firm, które już korzystały z Every, inni inwestorzy venture capital zrobili to samo.

W niecałe dwa tygodnie pieniądze z serii A zostały zabezpieczone, a Behera aktywnie nie szukała nowych inwestorów. Chociaż wartość firmy nie została podana do wiadomości publicznej, szacuje się ją na 112,5 miliona dolarów. Dodatkowe fundusze zostaną wykorzystane na wsparcie bezpłatnych usług związanych z rejestracją i wdrażaniem, które zapewniły początkowy sukces Every, a także na rozwój kadry inżynierskiej, która obecnie liczy około 20 osób.

Co to jest Meta Lama? Kompleksowe spojrzenie na model otwartej sztucznej inteligencji dla programistów

Supermaven zyskuje wsparcie inwestorów: narzędzie AI optymalizujące przepływ pracy programistów

Meta zmienia etykietowanie AI na platformach społecznościowych dla treści edytowanych i generowanych przez AI

HR Startup Every zapewnia finansowanie serii A o wartości 22,5 mln dolarów i powiększa zespół inżynierów w zaledwie dwa tygodnie