Лама 2 Подробное объяснение большой языковой модели Meta!

Мета, лама 2 Подробное объяснение большой языковой модели!

Мир искусственного интеллекта переживает стремительное развитие, и лидером этого технологического ренессанса являются языковые модели. Эти модели революционизируют нашу взаимодействие с машинами, превращая научно-фантастические мечты в повседневную реальность. Поскольку мы входим в эру, где разговорный искусственный интеллект становится всё более сложным, в AI-арене появляется новый игрок: Llama 2. Разработанный Meta AI, Llama 2 готовит почву для следующей волны инноваций в области генеративного искусственного интеллекта.

Давайте погрузимся в детали этой новаторской модели.

Что такое LLama?

LLaMA (Large Language Model Meta AI) является сборником базовых языковых моделей, объем которых колеблется от 7 миллиардов до 65 миллиардов параметров, что является более компактным размером по сравнению с другими передовыми моделями, такими как GPT-3 (175 миллиардов параметров) и PaLM (540 миллиардов параметров). Несмотря на их меньший размер, модели LLaMA демонстрируют выдающуюся производительность на различных проверочных тестах, включая рассуждения, кодирование, владение языком и знания.

• Преобразование услуг BFSI с использованием возможностей генеративного искусственного интеллекта в GCP
• Чем отличаются GBM и XGBoost?
• Сила языковых моделей искусственного интеллекта для разработчиков React Подробное руководство

Модели LLaMA также более эффективны с точки зрения вычислительной мощности и ресурсов, что делает их более доступными для исследователей и разработчиков, не обладающих большим объемом инфраструктуры.

Давайте отойдем назад и немного расскажем о происхождении LlaMa.

Под влиянием всей этой суеты со стороны инструментов и сообщества искусственного интеллекта, Meta разработала собственную модель в феврале 2023 года и назвала ее LlaMa.

Как интересный факт, в отличие от других гигантов искусственного интеллекта, они хотели сохранить модель непубличной и поделиться ею только с известными исследователями, чтобы дополнительно оптимизировать ее.

Тем не менее, модель каким-то образом попала в публичное пространство, и сообщество искусственного интеллекта начало экспериментировать с ней, оптимизируя ее настолько хорошо, что уже через несколько недель им удалось запустить LLaMA на телефоне. Люди начали тренировать различные вариации LLaMa, такие как Vicuna, которые соперничают с Google Bard, при этом потратив всего лишь несколько сотен долларов.

Что такое Llama 2 и как она работает?

Llama 2 – это передовая языковая модель, разработанная Meta. Она является преемницей оригинальной LLaMA, предлагая улучшения в плане масштаба, эффективности и производительности. Модели Llama 2 имеют объем от 7 миллиардов до 70 миллиардов параметров, что позволяет адаптироваться к различным вычислительным возможностям и приложениям. Специально разработанная для интеграции с чат-ботами, Llama 2 блестит в диалоговых сценариях, предлагая нюансированные и последовательные ответы, которые выходят за рамки возможностей разговорного искусственного интеллекта.

Llama 2 предварительно обучена с использованием публично доступных онлайн-данных. Это включает в себя изучение моделью большого корпуса текстовых данных, таких как книги, статьи и другие источники письменного контента. Цель такого предварительного обучения – помочь модели выучить общие языковые закономерности и приобрести широкое понимание структуры языка. Это также включает контролируемую донастройку и обучение с подкреплением на основе обратной связи человека (RLHF).

Один из компонентов RLHF – это выборка отказов, которая включает выбор ответа модели и принятие или отклонение его на основе обратной связи человека. Другим компонентом RLHF является метод оптимизации опорных правил (PPO), который включает обновление политики модели напрямую на основе обратной связи человека. Наконец, итерационное совершенствование обеспечивает достижение желаемого уровня производительности с помощью надзорных и корректирующих итераций.

Преимущества Llama 2

Вот несколько примечательных преимуществ Llama 2 – демонстрирующих, почему он является хорошим выбором для организаций, строящих приложения, основанные на генеративном искусственном интеллекте.

• Открытость: Модель и веса модели доступны для загрузки на условиях сообщественной лицензии. Это позволяет бизнесам интегрировать модель с их внутренними данными и настраивать ее для конкретных задач, сохраняя при этом конфиденциальность.
• Бесплатность: Бизнесы могут использовать модель для создания собственных чат-ботов и других сценариев использования без высоких начальных затрат или платы за лицензирование компании Meta, что делает ее экономически выгодным вариантом для компаний, стремящихся внедрить искусственный интеллект без значительной финансовой нагрузки.
• Универсальность: Модель предлагает несколько размеров для разных сценариев использования и платформ, что указывает на гибкость и адаптивность к различным требованиям.
• Безопасность: Llama 2 прошла внутреннее и внешнее тестирование для выявления проблем, таких как токсичность и предвзятость, что является важным аспектом внедрения искусственного интеллекта. Вместе с моделью поставляется Руководство по ответственному использованию, предоставляющее разработчикам рекомендации по безопасному и ответственному развитию и оценке искусственного интеллекта.

Обучение и набор данных Llama 2

LlamA 2 основана на архитектуре трансформера и известна своей эффективностью в обработке последовательных данных. Она включает несколько инновационных элементов, включая предварительную нормализацию RMSNorm, активацию SwiGLU и вращательные вложения.

Это способствует ее способности поддерживать контекст в течение длительного разговора и обращать более точное внимание на существенные детали в диалоге. Она предварительно обучена на обширном корпусе данных, обеспечивая широкое понимание языковых тонкостей, прежде чем быть дообученной через контролируемое обучение и обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей.

Источник изображения: Meta

Llama 2 была обучена с помощью подхода, основанного на обучении с подкреплением, для создания некоррумпирующего и дружелюбного пользователю вывода. Таким образом, цель заключается в том, чтобы быть дружелюбной к людям и стать знакомой с выбором и предпочтениями людей.

Llama 2 обучена на огромном наборе данных:

Пакет моделей Llama 2 с его вариантами параметров 7B, 13B и 70B предлагает ряд возможностей, соответствующих различным потребностям и вычислительным ресурсам. Эти размеры представляют собой количество параметров в каждой модели, причем параметры представляют собой аспекты модели, которые изучаются на основе данных обучения. В контексте языковых моделей большее количество параметров обычно означает большую способность понимать и генерировать текст, похожий на текст, так как у модели больше возможностей учиться на более широком спектре данных.

Преимущества и применение Llama 2

Одним из основных преимуществ Llama 2 является ее открытый исходный код, который способствует сотрудничеству между разработчиками и исследователями по всему миру. Кроме того, ее гибкая архитектура позволяет настраивать, что делает ее универсальным инструментом для различных приложений.

Llama 2 также выделяется своим высоким уровнем безопасности, прошедшим жесткое тестирование на адверсиальные подсказки для минимизации вредной информации. Ее методика обучения, сосредоточенная на увеличении числа фактических источников, является шагом к уменьшению галлюцинаций, когда искусственный интеллект генерирует вводящую в заблуждение информацию. Llama 2 хорошо контролирует результаты, которые она генерирует, и гораздо более точна и контекстуальна, чем другие схожие модели на рынке.

Источник изображения: Meta

Возможности Llama 2 выходят за рамки приложений чат-ботов. Она может быть дообучена для выполнения конкретных задач, включая краткое изложение, перевод и создание контента, что делает ее ценным активом в различных отраслях. В разработке кода ‘Code Llama‘ предназначена для поддержки программной разработки и потенциально способна изменить способ написания и рецензирования кода разработчиками.

Llama 2 против ChatGPT от OpenAI

Хотя ChatGPT от OpenAI привлек больше внимания общественности, Llama 2 представляет собой серьезную конкуренцию. Модели Llama 2 специально оптимизированы для диалога, что может дать им преимущество в разговорных контекстах. Кроме того, открытая лицензия и настраиваемость Llama 2 предлагают альтернативу для тех, кто ищет платформу, поддерживающую модификацию и распространение. В то время как ChatGPT имеет преимущество в рамках более крупных экосистем GPT-3.5 и GPT-4, известных своими впечатляющими возможностями генерации, прозрачность модельного обучения Llama 2 может привлечь тех, кто работает в научно-исследовательских областях и хочет расширить границы того, чему может научиться и создать искусственный интеллект.

На мой взгляд, Llama 2 представляет собой не только шаг вперед в области искусственного интеллекта, но и прыжок в будущее, где совместная работа человека и машинного интеллекта становится более интегрированной и безпрепятственной. Ее введение – это свидетельство динамичности области искусственного интеллекта и постоянного стремления к инновациям, безопасности и демократизации технологий. В то время как мы продолжаем исследовать огромный потенциал генеративного искусственного интеллекта, Llama 2 является маяком, указывающим на то, что возможно, и предвосхищает захватывающие продвижения, которые нас ожидают.

Совместное использование SingleStoreDB с Llama 2

Интеграция Llama 2 с SingleStoreDB предлагает синергетическое сочетание передовых возможностей искусственного интеллекта и надежного управления данными. Превосходство SingleStoreDB в обработке масштабных наборов данных дополняет разнообразные размеры моделей Llama 2, варьирующиеся от 7B до 70B параметров, обеспечивая эффективный доступ к данным и их обработку. Это сочетание повышает масштабируемость и делает его идеальным для динамических приложений искусственного интеллекта. Такая настройка обещает улучшенные показатели работы искусственного интеллекта в реальном времени благодаря быстрому запросу SingleStoreDB, что дополняет потребность Llama 2 в быстрой выдаче и анализе данных. Эта интеграция устанавливает основу для инновационных решений в области искусственного интеллекта, особенно в сценариях, требующих быстрого принятия решений и сложной интерпретации данных.

Заключение

По мере того, как ландшафт искусственного интеллекта продолжает быстро развиваться, запуск Llama 2 и партнерство Meta с Microsoft представляют собой значительный поворотный момент для отрасли. Этот стратегический шаг отмечает переход к повышенной прозрачности и совместной разработке, что открывает путь к более доступным и продвинутым решениям в области искусственного интеллекта. Llama 2 выделяется своим балансом между производительностью и доступностью. Он разработан таким образом, чтобы быть таким же безопасным или более безопасным, чем другие модели на рынке, что является критическим фактором, учитывая потенциальное влияние результатов искусственного интеллекта.