17 กันยายน 2024
Meta ก็เหมือนกับบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำอื่นๆ มากมายที่ได้พัฒนาโมเดล AI เจนเนอเรชั่นของตัวเองที่เรียกว่า Llama สิ่งที่ทำให้ Llama แตกต่างก็คือลักษณะที่เปิดกว้างของมัน ทำให้นักพัฒนาสามารถดาวน์โหลดและใช้งานได้อย่างอิสระ แม้ว่าจะมีเงื่อนไขบางประการที่ต้องคำนึงถึงก็ตาม แนวทางนี้แตกต่างกับโมเดลอย่าง Claude ของ Anthropic, GPT-4o ของ OpenAI (กลไกที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT) และ Gemini ของ Google ซึ่งมีให้บริการผ่าน API เท่านั้น
เพื่อให้นักพัฒนามีความยืดหยุ่นมากขึ้น Meta ได้ร่วมมือกับผู้ให้บริการคลาวด์ เช่น AWS, Google Cloud และ Microsoft Azure เพื่อเสนอ Llama เวอร์ชันที่โฮสต์บนคลาวด์ นอกจากนี้ Meta ได้สร้างเครื่องมือที่ทำให้กระบวนการง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาในการปรับแต่งและปรับใช้โมเดลให้ตรงตามความต้องการเฉพาะของพวกเขา
ด้านล่างนี้คือคำอธิบายโดยละเอียดของลามะ รวมถึงสิ่งที่มันสามารถทำได้ เวอร์ชันต่างๆ ที่มันมีให้ และวิธีใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ
ลามะคืออะไร?
ลามะไม่ได้เป็นเพียงแบบจำลองเดียวเท่านั้น ครอบคลุมหลากหลายรุ่น เช่น:
-
ลามะ 8B
-
ลามะ 70B
-
ลามะ 405B
เวอร์ชันล่าสุด (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B และ Llama 3.1 405B) เปิดตัวในเดือนกรกฎาคม 2024 โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น หน้าเว็บในภาษาต่างๆ รหัสสาธารณะ ไฟล์ที่พร้อมใช้งานออนไลน์ และข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดยระบบ AI อื่นๆ
Llama 3.1 8B และ 70B เป็นรุ่นกะทัดรัดที่สามารถใช้งานอุปกรณ์ได้หลากหลายตั้งแต่แล็ปท็อปไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ ในทางกลับกัน Llama 3.1 405B เป็นรุ่นขนาดใหญ่ที่โดยทั่วไปต้องใช้ฮาร์ดแวร์ศูนย์ข้อมูล แม้ว่ารุ่นเล็กอาจไม่ทรงพลังเท่า 405B แต่ก็ให้ประสิทธิภาพที่เร็วกว่าและได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อลดพื้นที่จัดเก็บและเวลาในการตอบสนอง
โมเดล Llama ทั้งหมดมีหน้าต่างบริบทที่มีโทเค็น 128,000 โทเค็น ทำให้สามารถจัดการคำได้ประมาณ 100,000 คำ (หรือข้อความ 300 หน้า) ซึ่งมีความยาวประมาณหนังสืออย่าง Wuthering Heights หรือ Harry Potter and the Prisoner of Azkaban หน้าต่างบริบทที่ยาวช่วยให้โมเดลเก็บข้อมูลจากเอกสารและข้อมูลล่าสุด ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการนอกประเด็น
ลามะทำอะไรได้บ้าง?
เช่นเดียวกับโมเดล AI เจนเนอเรชั่นอื่นๆ Llama สามารถช่วยในงานต่างๆ ได้หลากหลาย เช่น การเขียนโค้ด การตอบคำถามทางคณิตศาสตร์ง่ายๆ และการสรุปเอกสารในแปดภาษา ได้แก่ อังกฤษ เยอรมัน ฝรั่งเศส อิตาลี โปรตุเกส ฮินดี สเปน และไทย สามารถจัดการงานที่ใช้ข้อความส่วนใหญ่ได้ เช่น การวิเคราะห์ไฟล์ เช่น PDF และสเปรดชีต แต่ในปัจจุบันยังไม่มีความสามารถในการสร้างหรือประมวลผลรูปภาพ ซึ่งเป็นสิ่งที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ในอนาคต
โมเดล Llama สามารถผสานรวมกับแอป เครื่องมือ และ API ของบริษัทอื่นเพื่อทำงานต่างๆ ได้ ได้รับการกำหนดค่าให้ใช้ Brave Search เพื่อตอบคำถามเกี่ยวกับเหตุการณ์ปัจจุบัน Wolfram Alpha API สำหรับการสืบค้นทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ และล่าม Python สำหรับการตรวจสอบโค้ด จากข้อมูลของ Meta Llama 3.1 สามารถใช้เครื่องมือบางอย่างที่ยังไม่ได้รับการฝึกฝนอย่างชัดเจน แม้ว่าความน่าเชื่อถือของฟีเจอร์นี้จะยังคงไม่แน่นอนก็ตาม
คุณสามารถใช้ลามะได้ที่ไหน?
หากคุณต้องการเชื่อมต่อโดยตรงกับ Llama ประสบการณ์แชทบอท Meta AI จะได้รับการสนับสนุนบนแพลตฟอร์ม เช่น Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus และ Meta.ai
สำหรับนักพัฒนา Llama พร้อมให้ดาวน์โหลดและสามารถปรับขนาดเป็นแพลตฟอร์มคลาวด์ยอดนิยมได้หลายแพลตฟอร์ม Meta ได้ร่วมมือกับบริษัทมากกว่า 25 แห่งเพื่อโฮสต์ Llama รวมถึง Nvidia, Databricks, Groq, Dell และ Snowflake พันธมิตรหลายรายเหล่านี้จัดหาเครื่องมือเพิ่มเติมที่ช่วยให้ Llama เข้าถึงข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Meta แนะนำให้ใช้โมเดล Llama ที่เล็กกว่า โดยเฉพาะ 8B และ 70B เพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไป เช่น การเรียกใช้แชทบอทหรือการสร้างโค้ด ในทางกลับกัน Llama 405B ที่ใหญ่กว่านั้นเหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การกลั่นแบบจำลอง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการถ่ายโอนความรู้จากแบบจำลองที่ใหญ่กว่าไปยังแบบจำลองที่เล็กกว่า รวมถึงการสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อฝึกแบบจำลองอื่นๆ
นักพัฒนาที่ใช้งานแอปพลิเคชันที่มีผู้ใช้มากกว่า 700 ล้านคนต่อเดือนจะต้องได้รับใบอนุญาตพิเศษจาก Meta เพื่อเข้าถึง Llama และจะต้องได้รับตามดุลยพินิจของ Meta
Meta เสนอเครื่องมืออะไรบ้างสำหรับลามะ?
Meta ได้แนะนำเครื่องมือหลายอย่างเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยของ Llama:
-
Llama Guard: กรอบการทำงานในการกลั่นกรองที่ระบุเนื้อหาที่เป็นปัญหา เช่น คำพูดแสดงความเกลียดชัง การทำร้ายตัวเอง และการละเมิดลิขสิทธิ์
-
ป้องกันทันที: เครื่องมือที่ออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อปกป้องลามะจากข้อความอันตรายที่พยายามเลี่ยงมาตรการรักษาความปลอดภัย
-
CyberSecEval: ชุดประเมินความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ประเมินความปลอดภัยของโมเดล โดยมุ่งเน้นไปที่ภัยคุกคาม เช่น วิศวกรรมสังคมอัตโนมัติและกิจกรรมทางไซเบอร์ที่น่ารังเกียจ
ตัวอย่างเช่น Llama Guard สามารถตรวจจับเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือผิดกฎหมายที่ป้อนหรือสร้างขึ้นใน Llama ทำให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งหมวดหมู่ที่ถูกบล็อกได้ Prompt Guard มุ่งเน้นไปที่การป้องกัน "การโจมตีแบบแทรกข้อความ" ที่พยายามจัดการโมเดล CyberSecEval เสนอเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการประเมินความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับโมเดล Llama
ข้อจำกัดของลามะ
ลามะก็มีข้อจำกัดและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เช่นเดียวกับโมเดล AI อื่นๆ ข้อกังวลหลักประการหนึ่งก็คือ Meta ใช้สื่อที่มีลิขสิทธิ์ในการฝึกลามะหรือไม่ หากเป็นเช่นนั้น ผู้ใช้อาจต้องรับผิดต่อเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์ที่โมเดลสร้างขึ้น
รายงานล่าสุดระบุว่า Meta ใช้ e-books ที่มีลิขสิทธิ์สำหรับการฝึกอบรม AI แม้ว่าจะได้รับคำเตือนทางกฎหมายก็ตาม บริษัทยังรวมเนื้อหาจาก Instagram และ Facebook เข้ากับการฝึกอบรมโมเดล ทำให้ผู้ใช้เลือกไม่รับได้ยาก Meta กำลังเผชิญกับการฟ้องร้องหลายคดี ซึ่งรวมถึงคดีหนึ่งจากผู้เขียน เช่น Sarah Silverman ซึ่งอ้างว่าบริษัทใช้เนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์โดยไม่ได้รับอนุญาต
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญคือการเขียนโปรแกรม เนื่องจากลามะสามารถสร้างโค้ดที่มีปัญหาหรือไม่ปลอดภัยได้ จำเป็นอย่างยิ่งที่นักพัฒนาจะต้องให้ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ตรวจสอบโค้ดที่สร้างโดย AI ก่อนที่จะนำไปใช้ในแอปพลิเคชันของตน
แม้ว่าโมเดล Llama ของ Meta จะมอบความยืดหยุ่นและโอกาสอย่างมากให้กับนักพัฒนา แต่สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงความเสี่ยงและข้อจำกัดที่อาจเกิดขึ้นที่มาพร้อมกับโมเดลนี้
นำเสนอโดย Code Labs Academy – Your Leading Online Coding Bootcamp for Future Tech Innovators.