17 septembrie 2024
Meta, la fel ca multe alte companii tehnologice de top, și-a dezvoltat propriul model AI generativ cunoscut sub numele de Llama. Ceea ce diferențiază Llama este natura sa deschisă, permițând dezvoltatorilor să o descarce și să o utilizeze cu o libertate considerabilă, deși există anumite condiții de reținut. Această abordare contrastează cu modele precum Claude de la Anthropic, GPT-4o de la OpenAI (motorul din spatele ChatGPT) și Google's Gemini, care sunt disponibile numai prin intermediul API-urilor.
Pentru a oferi dezvoltatorilor mai multă flexibilitate, Meta a colaborat cu furnizori de servicii cloud precum AWS, Google Cloud și Microsoft Azure pentru a oferi versiuni Llama găzduite în cloud. În plus, Meta a construit instrumente care simplifică procesul pentru dezvoltatori de a ajusta și adapta modelul pentru a satisface cerințele lor specifice.
Mai jos este o descriere detaliată a Llama, inclusiv ce poate face, diferitele versiuni pe care le oferă și modul în care îl puteți utiliza eficient.
Ce este Llama?
Lama nu este doar un model; cuprinde o gamă largă de modele, cum ar fi:
-
Lama 8B
-
Lama 70B
-
Lama 405B
Cele mai recente versiuni (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B și Llama 3.1 405B) au fost lansate în iulie 2024. Aceste modele sunt instruite pe o gamă largă de surse de date, cum ar fi pagini web în diferite limbi, cod public, fișiere disponibile online și date sintetice produse de alte sisteme AI.
Llama 3.1 8B și 70B sunt modele compacte care pot rula o varietate de dispozitive, de la laptopuri la servere. Llama 3.1 405B, pe de altă parte, este un model la scară mare care necesită de obicei hardware pentru centrul de date. Deși modelele mai mici ar putea să nu fie la fel de puternice ca 405B, ele oferă performanțe mai rapide și sunt optimizate pentru stocare și latență reduse.
Toate modelele Llama au o fereastră de context de 128.000 de jetoane, permițându-le să gestioneze aproximativ 100.000 de cuvinte (sau 300 de pagini de text). Aceasta este aproximativ lungimea cărților precum Wuthering Heights sau Harry Potter și prizonierul din Azkaban. O fereastră de context lungă ajută modelul să rețină informațiile din documente și date recente, reducând riscul de a se îndepărta de subiect.
Ce poate face Llama?
Ca și alte modele AI generative, Llama poate ajuta la o varietate de sarcini, cum ar fi codificarea, răspunsul la întrebări simple de matematică și rezumarea documentelor în opt limbi: engleză, germană, franceză, italiană, portugheză, hindi, spaniolă și thailandeză. Poate gestiona majoritatea sarcinilor bazate pe text, cum ar fi analiza fișierelor precum PDF-uri și foi de calcul, dar în prezent nu are capacitatea de a genera sau procesa imagini - ceva ce s-ar putea schimba în viitor.
Modelele Llama se pot integra cu aplicații, instrumente și API-uri terță parte pentru a efectua o varietate de sarcini. Acestea sunt configurate să folosească Brave Search pentru a răspunde la întrebări despre evenimentele curente, API-ul Wolfram Alpha pentru interogări la matematică și știință și un interpret Python pentru validarea codului. Potrivit Meta, Llama 3.1 poate folosi chiar unele instrumente pentru care nu a fost instruit în mod explicit, deși fiabilitatea acestei caracteristici este încă incertă.
Unde poți folosi lama?
Dacă doriți să vă conectați direct cu Llama, experiența de chatbot Meta AI este acceptată pe platforme precum Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus și Meta.ai.
Pentru dezvoltatori, Llama este disponibil pentru descărcare și poate fi scalat pe mai multe platforme cloud populare. Meta a colaborat cu peste 25 de companii pentru a găzdui Llama, inclusiv Nvidia, Databricks, Groq, Dell și Snowflake. Mulți dintre acești parteneri oferă instrumente suplimentare care permit Llama să acceseze date proprietare sau să ruleze mai eficient.
Meta sugerează utilizarea modelelor mai mici Llama, în special 8B și 70B, în scopuri generale, cum ar fi rularea chatbot-urilor sau crearea de cod. Pe de altă parte, Llama 405B mai mare este mai potrivit pentru sarcini precum distilarea modelului, care implică transferul de cunoștințe de la un model mai mare la unul mai mic, precum și generarea de date sintetice pentru a antrena alte modele.
Dezvoltatorii care operează aplicații cu peste 700 de milioane de utilizatori lunari trebuie să obțină o licență specială de la Meta pentru a accesa Llama, iar aceasta va fi acordată la discreția Meta.
Ce instrumente oferă Meta pentru Llama?
Meta a introdus mai multe instrumente pentru a îmbunătăți securitatea lui Llama:
-
Llama Guard: un cadru de moderare care identifică conținut problematic, cum ar fi discursul instigator la ură, autovătămarea și încălcarea drepturilor de autor.
-
Prompt Guard: Un instrument special conceput pentru a proteja Llama de mesajele dăunătoare care încearcă să ocolească măsurile sale de securitate.
-
CyberSecEval: O suită de evaluare a riscurilor de securitate cibernetică care evaluează securitatea modelului, concentrându-se pe amenințări precum ingineria socială automatizată și activitățile cibernetice ofensive.
De exemplu, Llama Guard poate detecta conținut dăunător sau ilegal care este introdus sau generat în Llama, permițând dezvoltatorilor să personalizeze ce categorii sunt blocate. Prompt Guard se concentrează pe apărarea împotriva „atacurilor prin injectare de mesaje” care încearcă să manipuleze modelul. CyberSecEval oferă repere pentru evaluarea riscurilor de securitate asociate cu modelele Llama.
Limitările lamei
Lama, ca și alte modele generative de IA, are limitările și riscurile potențiale. Una dintre principalele preocupări este dacă Meta a folosit materiale protejate prin drepturi de autor pentru a antrena Llama. Dacă acesta este cazul, utilizatorii ar putea răspunde pentru orice conținut protejat de drepturi de autor pe care modelul îl generează.
Rapoarte recente indică faptul că Meta a folosit cărți electronice protejate prin drepturi de autor pentru instruirea AI, în ciuda faptului că a primit avertismente legale. Compania încorporează, de asemenea, conținut de pe Instagram și Facebook în formarea modelului său, ceea ce face dificilă renunțarea utilizatorilor. Meta se confruntă cu mai multe procese, inclusiv unul din partea unor autori precum Sarah Silverman, care susțin că compania a folosit materiale protejate prin drepturi de autor fără permisiune.
Un aspect important este programarea, deoarece Llama ar putea produce coduri cu erori sau nesigure. Este esențial ca dezvoltatorii să solicite unui expert uman să examineze orice cod generat de AI înainte de a-l implementa în aplicațiile lor.
În timp ce modelul Llama de la Meta oferă o flexibilitate și oportunități considerabile pentru dezvoltatori, este important să recunoaștem potențialele riscuri și limitări care vin cu acesta.
–
Produs de Code Labs Academy – Your Leading Online Coding Bootcamp pentru viitorii inovatori tehnologici.