17 вересня 2024 року
Meta, як і багато інших провідних технологічних компаній, розробила власну генеративну модель ШІ, відому як Llama. Що відрізняє Llama від інших, так це його відкритий характер, що дозволяє розробникам завантажувати та використовувати його зі значною свободою, хоча є деякі умови, про які слід пам’ятати. Цей підхід контрастує з такими моделями, як Claude від Anthropic, GPT-4o OpenAI (рушій ChatGPT) і Google Gemini, які доступні виключно через API.
Щоб надати розробникам більше гнучкості, Meta співпрацює з постачальниками хмарних послуг, такими як AWS, Google Cloud і Microsoft Azure, щоб запропонувати хмарні версії Llama. Крім того, Meta створила інструменти, які спрощують розробникам процес тонкого налаштування та адаптації моделі відповідно до їхніх конкретних вимог.
Нижче наведено детальний опис Llama, включно з тим, що він може робити, різні версії, які він пропонує, і як ви можете ним ефективно користуватися.
Що таке Лама?
Лама - це не просто одна модель; він охоплює ряд моделей, таких як:
-
Лама 8B
-
Лама 70B
-
Лама 405B
Найновіші версії (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B і Llama 3.1 405B) були випущені в липні 2024 року. Ці моделі навчаються на широкому спектрі джерел даних, таких як веб-сторінки різними мовами, публічний код, файли, доступні в Інтернеті, а також синтетичні дані, створені іншими системами ШІ.
Llama 3.1 8B і 70B — це компактні моделі, які можуть працювати з різними пристроями від ноутбуків до серверів. Llama 3.1 405B, з іншого боку, є великомасштабною моделлю, яка зазвичай потребує обладнання центру обробки даних. Хоча менші моделі можуть бути не такими потужними, як 405B, вони пропонують більш високу продуктивність і оптимізовані для зменшення пам’яті та затримки.
Усі моделі Llama мають контекстне вікно з 128 000 токенів, що дозволяє їм обробляти близько 100 000 слів (або 300 сторінок тексту). Це приблизно така довжина таких книг, як «Грозовий перевал» або «Гаррі Поттер і в’язень Азкабану». Довге контекстне вікно допомагає моделі зберігати інформацію з останніх документів і даних, зменшуючи ризик відхилення від теми.
Що може зробити лама?
Як і інші генеративні моделі штучного інтелекту, Llama може допомогти з різними завданнями, такими як кодування, відповіді на прості математичні запитання та узагальнення документів вісьмома мовами: англійською, німецькою, французькою, італійською, португальською, хінді, іспанською та тайською. Він може обробляти більшість текстових завдань, наприклад аналіз файлів, таких як PDF-файли та електронні таблиці, але наразі він не має можливості генерувати чи обробляти зображення — те, що може змінитися в майбутньому.
Моделі Llama можна інтегрувати зі сторонніми програмами, інструментами та API для виконання різноманітних завдань. Вони налаштовані на використання Brave Search для відповідей на запитання про поточні події, Wolfram Alpha API для математичних і наукових запитів та інтерпретатора Python для перевірки коду. Відповідно до Meta, Llama 3.1 навіть може використовувати деякі інструменти, яким він не був явно навчений, хоча надійність цієї функції все ще невизначена.
Де можна використовувати Llama?
Якщо ви хочете підключитися безпосередньо до Llama, чат-бот Meta AI підтримується на таких платформах, як Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus і Meta.ai.
Для розробників Llama доступна для завантаження та може бути масштабована до кількох популярних хмарних платформ. Meta співпрацює з більш ніж 25 компаніями для розміщення Llama, включаючи Nvidia, Databricks, Groq, Dell і Snowflake. Багато з цих партнерів надають додаткові інструменти, які дозволяють Llama отримувати доступ до власних даних або працювати ефективніше.
Meta пропонує використовувати менші моделі Llama, зокрема 8B і 70B, для загальних цілей, таких як запуск чат-ботів або створення коду. З іншого боку, більший Llama 405B більше підходить для таких завдань, як дистиляція моделі, яка передбачає передачу знань від більшої моделі до меншої, а також генерування синтетичних даних для навчання інших моделей.
Розробники, які працюють із програмами з понад 700 мільйонами користувачів щомісяця, повинні отримати спеціальну ліцензію від Meta для доступу до Llama, і це буде надано на розсуд Meta.
Які інструменти пропонує Meta для Llama?
Meta представила кілька інструментів для покращення безпеки Llama:
-
Llama Guard: Система модерації, яка визначає проблемний вміст, наприклад ворожнечу, самоушкодження та порушення авторських прав.
-
Prompt Guard: Інструмент, спеціально розроблений для захисту Llama від шкідливих повідомлень, які намагаються обійти заходи безпеки.
-
CyberSecEval: Пакет оцінки ризиків кібербезпеки, який оцінює безпеку моделі, зосереджуючись на таких загрозах, як автоматизована соціальна інженерія та агресивна кібердіяльність.
Наприклад, Llama Guard може виявляти шкідливий або незаконний вміст, який вводиться або створюється в Llama, дозволяючи розробникам налаштовувати, які категорії блокувати. Prompt Guard зосереджується на захисті від «атак із впровадженням повідомлень», які намагаються маніпулювати моделлю. CyberSecEval пропонує контрольні показники для оцінки ризиків безпеки, пов’язаних з моделями Llama.
Обмеження лами
Llama, як і інші генеративні моделі ШІ, має свої обмеження та потенційні ризики. Одна з головних проблем полягає в тому, чи використовував Мета матеріали, захищені авторським правом, для навчання Лами. Якщо це так, користувачі можуть понести відповідальність за будь-який захищений авторським правом вміст, створений моделлю.
Останні звіти свідчать про те, що компанія Meta використовувала захищені авторським правом електронні книги для навчання ШІ, незважаючи на отримання юридичних попереджень. Компанія також включає контент з Instagram і Facebook у своє навчання моделі, що ускладнює для користувачів можливість відмовитися. Meta стикається з численними позовами, в тому числі від таких авторів, як Сара Сілверман, які стверджують, що компанія використовувала захищений авторським правом матеріал без дозволу.
Важливим моментом є програмування, оскільки Llama може створити помилковий або небезпечний код. Дуже важливо, щоб розробники перевіряли будь-який код, згенерований штучним інтелектом, перш ніж застосовувати його у своїх програмах.
Хоча модель Meta Llama пропонує значну гнучкість і можливості для розробників, важливо усвідомлювати можливі ризики та обмеження, які з нею пов’язані.
–
Представлено Академією Code Labs – Вашим провідним Навчальним онлайн-кемпом з програмування для майбутніх технічних інноваторів.