17 september 2024
Meta har, liksom många andra ledande teknikföretag, utvecklat sin egen generativa AI-modell känd som Llama. Det som skiljer Llama är dess öppna natur, vilket gör att utvecklare kan ladda ner och använda den med stor frihet, även om det finns vissa villkor att tänka på. Detta tillvägagångssätt står i kontrast till modeller som Anthropics Claude, OpenAI:s GPT-4o (motorn bakom ChatGPT), och Googles Gemini, som endast är tillgängliga via API:er.
För att ge utvecklare mer flexibilitet har Meta samarbetat med molntjänstleverantörer som AWS, Google Cloud och Microsoft Azure för att erbjuda molnbaserade versioner av Llama. Dessutom har Meta byggt verktyg som förenklar processen för utvecklare att finjustera och anpassa modellen för att möta deras specifika krav.
Nedan finns en detaljerad beskrivning av Llama, inklusive vad den kan göra, de olika versionerna den erbjuder och hur du kan använda den effektivt.
Vad är lama?
Lama är inte bara en modell; den omfattar en rad modeller, såsom:
-
Lama 8B
-
Lama 70B
-
Lama 405B
De senaste versionerna (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B och Llama 3.1 405B) släpptes i juli 2024. Dessa modeller är utbildade på ett brett utbud av datakällor, såsom webbsidor på olika språk, offentlig kod, filer tillgängliga online, och syntetisk data producerad av andra AI-system.
Llama 3.1 8B och 70B är kompakta modeller som kan köra en mängd olika enheter från bärbara datorer till servrar. Llama 3.1 405B, å andra sidan, är en storskalig modell som vanligtvis kräver datacenterhårdvara. Även om de mindre modellerna kanske inte är lika kraftfulla som 405B, erbjuder de snabbare prestanda och är optimerade för minskad lagring och fördröjning.
Alla Llama-modeller har ett sammanhangsfönster på 128 000 tokens, vilket gör att de kan hantera cirka 100 000 ord (eller 300 sidor text). Detta är ungefär längden på böcker som Wuthering Heights eller Harry Potter and the Prisoner of Azkaban. Ett långt sammanhangsfönster hjälper modellen att behålla information från senaste dokument och data, vilket minskar risken för att avvika från ämnet.
Vad kan lama göra?
Liksom andra generativa AI-modeller kan Llama hjälpa till med en mängd olika uppgifter, som att koda, svara på enkla matematikfrågor och sammanfatta dokument på åtta språk: engelska, tyska, franska, italienska, portugisiska, hindi, spanska och thailändska. Den kan hantera de flesta textbaserade uppgifter, som att analysera filer som PDF-filer och kalkylblad, men den har för närvarande inte förmågan att generera eller bearbeta bilder - något som kan förändras i framtiden.
Lamamodeller kan integreras med appar, verktyg och API:er från tredje part för att utföra en mängd olika uppgifter. De är konfigurerade att använda Brave Search för att svara på frågor om aktuella händelser, Wolfram Alpha API för matematik och naturvetenskapliga frågor och en Python-tolk för kodvalidering. Enligt Meta kan Llama 3.1 till och med använda vissa verktyg som den inte explicit har tränats på, även om tillförlitligheten av denna funktion fortfarande är osäker.
Var kan du använda lama?
Om du vill ansluta direkt till Llama, stöds Meta AI-chatbotupplevelsen på plattformar som Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus och Meta.ai.
För utvecklare är Llama tillgänglig för nedladdning och kan skalas till flera populära molnplattformar. Meta har samarbetat med över 25 företag för att vara värd för Llama, inklusive Nvidia, Databricks, Groq, Dell och Snowflake. Många av dessa partners tillhandahåller ytterligare verktyg som gör att Llama kan komma åt egen data eller köra mer effektivt.
Meta föreslår att man använder de mindre Llama-modellerna, speciellt 8B och 70B, för allmänna ändamål som att köra chatbots eller skapa kod. Å andra sidan är den större Llama 405B mer lämplig för uppgifter som modelldestillation, vilket innebär att överföra kunskap från en större modell till en mindre, samt att generera syntetisk data för att träna andra modeller.
Utvecklare som använder applikationer med mer än 700 miljoner användare per månad måste skaffa en speciell licens från Meta för att få åtkomst till Llama, och detta kommer att beviljas efter Metas gottfinnande.
Vilka verktyg erbjuder Meta för lama?
Meta har introducerat flera verktyg för att förbättra Llamas säkerhet:
-
Llama Guard: Ett modereringsramverk som identifierar problematiskt innehåll som hatretorik, självskada och upphovsrättsintrång.
-
Prompt Guard: Ett verktyg speciellt utformat för att skydda Llama från skadliga meddelanden som försöker kringgå dess säkerhetsåtgärder.
-
CyberSecEval: En svit för cybersäkerhetsriskbedömning som utvärderar modellsäkerhet, med fokus på hot som automatiserad social ingenjörskonst och offensiva cyberaktiviteter.
Till exempel kan Llama Guard upptäcka skadligt eller olagligt innehåll som matas in eller genereras i Llama, vilket gör att utvecklare kan anpassa vilka kategorier som blockeras. Prompt Guard fokuserar på att försvara sig mot "meddelandeinjektionsattacker" som försöker manipulera modellen. CyberSecEval erbjuder riktmärken för att bedöma säkerhetsrisker förknippade med lamamodeller.
Lamas begränsningar
Llama, liksom andra generativa AI-modeller, har sina begränsningar och potentiella risker. En av de största problemen är om Meta använde upphovsrättsskyddat material för att träna Lama. Om så är fallet kan användarna stå inför ansvar för allt upphovsrättsskyddat innehåll som modellen genererar.
De senaste rapporterna indikerar att Meta har använt upphovsrättsskyddade e-böcker för AI-utbildning, trots att de fått juridiska varningar. Företaget införlivar också innehåll från Instagram och Facebook i sin modellutbildning, vilket gör det svårt för användare att välja bort. Meta står inför flera stämningar, inklusive en från författare som Sarah Silverman, som hävdar att företaget har använt upphovsrättsskyddat material utan tillstånd.
En viktig faktor är programmering, eftersom Llama kan producera buggig eller osäker kod. Det är viktigt att utvecklare låter en mänsklig expert granska all AI-genererad kod innan de implementerar den i sina applikationer.
Även om Metas Llama-modell erbjuder avsevärd flexibilitet och möjligheter för utvecklare, är det viktigt att inse de potentiella riskerna och begränsningarna som följer med den.
–
Tillverkad av Code Labs Academy – Your Leading Online Coding Bootcamp for Future Tech Innovators.