17 сентября 2024 г.
Meta, как и многие другие ведущие технологические компании, разработала собственную модель генеративного искусственного интеллекта, известную как Llama. Что отличает Llama, так это ее открытость, позволяющая разработчикам загружать и использовать ее со значительной свободой, хотя есть некоторые условия, которые следует учитывать. Этот подход контрастирует с такими моделями, как Claude от Anthropic, GPT-4o от OpenAI (движок ChatGPT), а также Gemini от Google, которые доступны исключительно через API.
Чтобы предоставить разработчикам больше гибкости, Meta заключила партнерские отношения с поставщиками облачных услуг, такими как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, чтобы предложить облачные версии Llama. Кроме того, Meta создала инструменты, которые упрощают разработчикам процесс точной настройки и адаптации модели в соответствии с их конкретными требованиями.
Ниже приведено подробное описание Llama, в том числе ее возможности, различные версии, которые она предлагает, и способы ее эффективного использования.
Что такое Лама?
Лама — это не просто одна из моделей; он включает в себя ряд моделей, таких как:
-
Лама 8Б
-
Лама 70Б
-
Лама 405Б
Самые последние версии (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B и Llama 3.1 405B) были выпущены в июле 2024 года. Эти модели обучаются на широком спектре источников данных, таких как веб-страницы на разных языках, общедоступный код, файлы, доступные в Интернете. и синтетические данные, созданные другими системами искусственного интеллекта.
Llama 3.1 8B и 70B — компактные модели, которые могут работать с различными устройствами, от ноутбуков до серверов. С другой стороны, Llama 3.1 405B — это крупномасштабная модель, для которой обычно требуется оборудование центра обработки данных. Хотя модели меньшего размера могут быть не такими мощными, как 405B, они обеспечивают более высокую производительность и оптимизированы для уменьшения объема памяти и задержки.
Все модели Llama имеют контекстное окно на 128 000 токенов, что позволяет им обрабатывать около 100 000 слов (или 300 страниц текста). Это примерно столько же, сколько такие книги, как «Грозовой перевал» или «Гарри Поттер и узник Азкабана». Длинное контекстное окно помогает модели сохранять информацию из последних документов и данных, снижая риск отклонения от темы.
Что может лама?
Как и другие модели генеративного искусственного интеллекта, Llama может помочь с различными задачами, такими как программирование, ответы на простые математические вопросы и обобщение документов на восьми языках: английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском. Он может выполнять большинство текстовых задач, таких как анализ файлов, таких как PDF-файлы и электронные таблицы, но в настоящее время он не имеет возможности генерировать или обрабатывать изображения — это может измениться в будущем.
Модели Llama могут интегрироваться со сторонними приложениями, инструментами и API для выполнения различных задач. Они настроены на использование Brave Search для ответа на вопросы о текущих событиях, API Wolfram Alpha для математических и научных запросов и интерпретатор Python для проверки кода. По данным Meta, Llama 3.1 может даже использовать некоторые инструменты, которым она не была специально обучена, хотя надежность этой функции все еще сомнительна.
Где можно использовать ламу?
Если вы хотите напрямую подключиться к Llama, чат-бот Meta AI поддерживается на таких платформах, как Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus и Meta.ai.
Разработчикам Llama доступна для скачивания и масштабируется на несколько популярных облачных платформ. Meta заключила партнерские отношения с более чем 25 компаниями для размещения Llama, включая Nvidia, Databricks, Groq, Dell и Snowflake. Многие из этих партнеров предоставляют дополнительные инструменты, которые позволяют Llama получать доступ к собственным данным или работать более эффективно.
Meta предлагает использовать модели Llama меньшего размера, в частности 8B и 70B, для общих целей, таких как запуск чат-ботов или создание кода. С другой стороны, более крупный Llama 405B больше подходит для таких задач, как дистилляция модели, которая предполагает передачу знаний от более крупной модели к меньшей, а также генерацию синтетических данных для обучения других моделей.
Разработчики приложений с более чем 700 миллионами пользователей в месяц должны приобрести у Meta специальную лицензию для доступа к Llama, и она будет предоставлена по усмотрению Meta.
Какие инструменты предлагает Meta для Llama?
Meta представила несколько инструментов для повышения безопасности Llama:
-
Llama Guard: система модерации, которая выявляет проблемный контент, например разжигание ненависти, членовредительство и нарушение авторских прав.
-
Prompt Guard: инструмент, специально разработанный для защиты Llama от вредоносных сообщений, пытающихся обойти ее меры безопасности.
-
CyberSecEval: пакет оценки рисков кибербезопасности, который оценивает безопасность модели, уделяя особое внимание таким угрозам, как автоматизированная социальная инженерия и наступательные кибердействия.
Например, Llama Guard может обнаруживать вредоносный или незаконный контент, который вводится или создается в Llama, что позволяет разработчикам настраивать, какие категории блокируются. Prompt Guard фокусируется на защите от «атак путем внедрения сообщений», которые пытаются манипулировать моделью. CyberSecEval предлагает тесты для оценки рисков безопасности, связанных с моделями Llama.
Ограничения ламы
У ламы, как и у других моделей генеративного ИИ, есть свои ограничения и потенциальные риски. Одна из главных проблем заключается в том, использовала ли Мета материалы, защищенные авторским правом, для обучения ламы. В этом случае пользователи могут столкнуться с ответственностью за любой контент, защищенный авторским правом, который генерирует модель.
Недавние сообщения показывают, что Meta использует защищенные авторским правом электронные книги для обучения ИИ, несмотря на получение юридических предупреждений. Компания также включает в обучение моделей контент из Instagram и Facebook, что затрудняет отказ пользователей от участия. Meta сталкивается с несколькими судебными исками, в том числе со стороны таких авторов, как Сара Сильверман, которые утверждают, что компания без разрешения использовала материалы, защищенные авторским правом.
Важным моментом является программирование, поскольку Llama может создавать ошибочный или небезопасный код. Очень важно, чтобы разработчики проверяли любой код, созданный ИИ, перед внедрением его в свои приложения.
Хотя модель Llama от Meta предлагает значительную гибкость и возможности для разработчиков, важно осознавать потенциальные риски и ограничения, которые с ней связаны.
–
Предоставлено вам Code Labs Academy – Your Leading Онлайн-курс по программированию для будущих технических новаторов.