“`html
Преимущества перехода от Llama 2 к Llama 3: прорыв Meta в открытых языковых моделях
Недавно Meta стала одним из лидеров в области открытых LLMs с серией Llama. После успеха Llama 2 Meta представила Llama 3, обещающую существенные улучшения и новые возможности. Давайте рассмотрим преимущества от Llama 2 к Llama 3, выделив основные отличия и их значение для сообщества искусственного интеллекта.
Llama 2
Llama 2 значительно продвинула вхождение Meta в открытые языковые модели. Предназначенная для использования физическими лицами, исследователями и бизнесом, Llama 2 предоставляет надежную платформу для экспериментов и инноваций. Она была обучена на обширном наборе данных из 2 триллионов токенов, включая общедоступные онлайн-источники данных. Тонко настроенная вариант, Llama Chat, использовала более 1 миллиона аннотаций, улучшая ее производительность в реальных приложениях. Llama 2 подчеркивала безопасность и полезность через обучение с подкреплением от обратной связи человека (RLHF), которое включало такие техники, как отбор образцов и оптимизация ближней политики (PPO). Эта модель заложила основу для более широкого использования и коммерческих приложений, демонстрируя приверженность Meta к ответственному развитию ИИ.
Llama 3
Llama 3 представляет собой существенный скачок от своего предшественника, включая многочисленные усовершенствования в архитектуре, обучающих данных и протоколов безопасности. С новым токенизатором, имеющим словарь из 128 тысяч токенов, Llama 3 достигает более эффективного кодирования языка. Обучающий набор данных модели расширился до более 15 триллионов токенов, в семь раз больше, чем у Llama 2, включая разнообразные данные и значительное количество текста на не-английском языке для поддержки мультиязычных возможностей. Архитектура Llama 3 включает улучшения, такие как Grouped Query Attention (GQA), значительно повышающие эффективность вывода. Процесс тонкой настройки инструкций был улучшен с помощью передовых техник, таких как прямая оптимизация предпочтений (DPO), что делает модель более способной в задачах рассуждения и кодирования. Интеграция новых инструментов безопасности, таких как Llama Guard 2 и Code Shield, дополнительно подчеркивает фокус Meta на ответственном развертывании ИИ.
Эволюция от Llama 2 к Llama 3
Llama 2 была значительным этапом для Meta, предоставляя открытую высокопроизводительную LLM, доступную для многих пользователей, от исследователей до бизнеса. Она была обучена на обширном наборе данных из 2 триллионов токенов, и ее тонко настроенные версии, такие как Llama Chat, использовали более 1 миллиона аннотаций для улучшения производительности и удобства использования. Однако Llama 3 берет эти основы и развивает их с еще более продвинутыми функциями и возможностями.
Основные улучшения в Llama 3
Архитектура модели и токенизация:
- Llama 3 использует более эффективный токенизатор с словарем из 128 тысяч токенов по сравнению с более маленьким токенизатором в Llama 2. Это приводит к лучшему кодированию языка и улучшенной производительности модели.
- Архитектура Llama 3 включает улучшения, такие как Grouped Query Attention (GQA) для повышения эффективности вывода.
Обучающие данные и масштабируемость:
- Обучающий набор данных для Llama 3 в семь раз больше, чем у Llama 2, более 15 триллионов токенов. Это включает разнообразные источники данных, включая в четыре раза больше кодовых данных и значительное количество текста на не-английском языке для поддержки мультиязычных возможностей.
- Обширное масштабирование предварительных данных и разработка новых законов масштабирования позволили Llama 3 оптимизировать производительность на различных бенчмарках.
Тонкая настройка инструкций:
- Llama 3 включает передовые техники пост-тренинговой настройки, такие как контролируемая тонкая настройка, отбор образцов, оптимизация ближней политики (PPO) и прямая оптимизация предпочтений (DPO), чтобы улучшить производительность, особенно в задачах рассуждения и кодирования.
Безопасность и ответственность:
- С новыми инструментами, такими как Llama Guard 2, Code Shield и CyberSec Eval 2, Llama 3 подчеркивает безопасное и ответственное развертывание. Эти инструменты помогают фильтровать небезопасный код и оценивать кибербезопасные риски.
Развертывание и доступность:
- Llama 3 разработана для доступности на различных платформах, включая AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и другие. Она также поддерживает различные аппаратные платформы, включая AMD, NVIDIA и Intel.
Заключение
Переход от Llama 2 к Llama 3 означает значительный прорыв в развитии открытых LLMs. С ее продвинутой архитектурой, обширными обучающими данными и надежными средствами безопасности Llama 3 устанавливает новый стандарт для возможностей LLMs. По мере того как Meta продолжает совершенствовать и расширять возможности Llama 3, сообщество искусственного интеллекта может ожидать будущего, где мощные, безопасные и доступные инструменты ИИ будут доступны каждому.
Источники
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Llama 2 to Llama 3: Meta’s Leap in Open-Source Language Models.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на t.me/itinai.
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
