מטא AI שחררה לאחרונה את LLAMA 3, המודל השפתי הגדול הזמין ביותר עד כה. זהו ציון דרך משמעותי שכן מודלים בקוד פתוח כעת עולים או מתאימים את הביצועים של מודלים פרופריטריים כמו GPT-4.

LLAMA 3 מגיע בשתי גרסאות - מודל בעל 8 מיליארד פרמטרים ומודל בעל 70 מיליארד פרמטרים. מודלים אלה יהיו זמינים בקרוב על פלטפורמות שונות, כולל AWS, Google Cloud, Hugging Face ועוד. הם יזכו גם לתמיכה של מוצרי חומרה מובילים כמו NVIDIA.

המיקוד העיקרי של LLAMA 3 הוא על סבירות, עם הצגת כלי אמון וביטחון חדשים כמו LL Guard 2 ו-Code Shield. המודלים מציגים גם יכולות מורחבות, חלונות הקשר ארוכים יותר ושיפור בביצועים.

LLAMA 3 של מטא AI מpozitioningת את עצמה כעוזר AI מוביל, מבטיחה לשפר את האינטליגנציה והפרודוקטיביות. שחרור מודלים אלה מציג ביצועים מהחזית, עם יכולות סיבוב משופרות, קידוד ומתמטיקה. יוזמה זו שואפת לקדם חדשנות בתחומי יישומי AI, כלים ואופטימיזציות שונים, תוך דגש על מעורבות וחוזר מהקהילה.

שחרור LLAMA 3 על ידי מטא AI מייצג התקדמות משמעותית בתחום המודלים השפתיים הגדולים. מודל קוד פתוח זה עבר או התאים את ביצועי המודלים הפרופריטריים כמו GPT-4, מציג את הקידמה המהירה בנוף ה-AI בקוד פתוח.

LLAMA 3 מגיע בשני וריאנטים: מודל בעל 8 מיליארד פרמטרים ומודל בעל 70 מיליארד פרמטרים. מודלים אלה יהיו זמינים בקרוב על פלטפורמות שונות, כולל AWS, Google Cloud ו-Hugging Face, בתמיכת מוצרי חומרה מובילים כמו NVIDIA.

המיקוד העיקרי של LLAMA 3 הוא על סבירות, עם הצגת כלי אמון וביטחון חדשים כמו LL Guard 2 ו-Code Shield. המודל מציג גם יכולות מורחבות, כולל חלונות הקשר ארוכים יותר ושיפור בביצועים.

LLAMA 3 של מטא AI מpozitioningת את עצמה כעוזר AI מוביל, מבטיחה לשפר את האינטליגנציה והפרודוקטיביות. שחרור שני המודלים החדשים האלה מציג ביצועים מהחזית, עם יכולות סיבוב משופרות ודגש על קידוד ומתמטיקה.

יוזמה זו שואפת לקדם חדשנות בתחומי יישומי AI, כלים ואופטימיזציות שונים, תוך הדגשת מעורבות וחוזר מהקהילה. יכולות LLAMA 3 נחקרות באופן נרחב, כאשר ציוני דרך ופרטים אחרים משותפים כדי להדגיש את ההתקדמויות שלה.

מטא AI פיתחה מערכת הערכה אנושית מקיפה המורכבת מ-1,800 פרומפטים המכסים 12 מקרי שימוש עיקריים. תהליך הערכה נרחב זה מבטיח הערכה לא מוטה של יכולות LLAMA 3, אפילו מול צוותי המודלינג שלהם עצמם.

תוצאות הערכה אנושית זו מרשימות, כאשר מודל LLAMA 3 בעל 8 מיליארד פרמטרים עובר את ציוני הדרך הקיימים כמו Claude, Sonic, Mistol, Medium ו-GPT-3.5 בקטגוריות שונות. שיעור הניצחון של המודל גבוה בהרבה מהמתחרים שלו, מציג ביצועים עליונים בתחומים כמו עצה, גיבוש רעיונות, קידוד, כתיבה יצירתית, סיבוב והכללה.

יתרה מכך, מודל LLAMA 3 עובר את Gemini Pro 1.5 של Anthropic ואת מודל Cohere 3 Sonic, מבססת את מעמדה כמודל השפה הגדול בקוד פתוח המוביל כיום. הערכה מקיפה זו מדגישה את היכולות הבלתי מקבילות של LLAMA 3, הופכת אותה למשנה חוקים בנוף ה-AI.

מטא AI הפכה את המודלים החדשים של LLAMA 3 לזמינים בקלות על פלטפורמות שונות, כולל AWS, Google Cloud, Hugging Face ועוד. מודלים אלה מגיעים בשני וריאנטים - מודל בעל 8 מיליארד פרמטרים ומודל בעל 70 מיליארד פרמטרים - מאפשרים למשתמשים לבחור באופציה המתאימה להם ביותר.

כדי להתחיל עם LLAMA 3, ניתן לגשת למודל ההוראה בעל 8 מיליארד פרמטרים ב-Hugging Face, וכן למודל בעל 70 מיליארד פרמטרים. קישורים למודלים אלה יסופקו בתיאור להלן, מאפשרים לך להתחיל לחקור ולבחון את יכולות המודל השפתי המתקדם הזה בקוד פתוח.

מטא AI הציגה גם רכיב משולב חדש המאפשר לך להתחבר ישירות עם מודל LLAMA 3. רכיב זה מספק ממשק ידידותי למשתמש שבו ניתן להזין פרומפטים ולראות את יכולות הייצור של המודל בפועל. מיצירת רשימות אריזה ועד לחקירת מקרי שימוש שונים, כלי משולב זה מציע דרך נוחה לחוות את עוצמת LLAMA 3.

באמצעות ניצול מודלי LLAMA 3, ניתן לפתוח מגוון רחב של יישומים, כולל אינטליגנציה משופרת, פרודוקטיביות משופרת ויכולות סיבוב מתקדמות. הדגש על קידוד ומתמטיקה מרחיב את יכולות המודל אף יותר, הופך אותו לנכס חשוב למפתחים וחוקרים כאחד.

ארכיטקטורת מודל LLAMA 3 מייצגת התקדמות משמעותית לעומת קודמתה, LLAMA 2. השיפורים העיקריים כוללים:

1. tokenizer יעיל: LLAMA 3 משתמש ב-tokenizer עם אוצר מילים של 128k tokens, מה שמוביל לקידוד שפה יעיל יותר ושיפור בביצועים הכוללים.

2. קשב שאילתה מקובץ: כדי להגביר את יעילות ההסקה, LLAMA 3 מציג מנגנון קשב שאילתה מקובץ על פני שני המודלים בעלי 8 מיליארד ו-70 מיליארד הפרמטרים. זה מאפשר למודלים לעבד רצפים של עד 8,192 tokens תוך שמירה על קשב עצמי בתוך גבולות המסמך, משפר את היעילות בהשוואה ל-LLAMA 2.

3. הרחבת נתוני אימון: מערך נתוני הקדם-אימון של LLAMA 3 גדול פי שבע מזה של LLAMA 2 המקורי, וכולל למעלה מ-15 טריליון tokens מנתונים זמינים לציבור. זה כולל ארבע פעמים יותר דוגמאות קוד, מאפשר למודל לייצר קוד טוב יותר ולפתור בעיות בעולם האמיתי.

4. יכולות רב-לשוניות: בצפייה ליישומים רב-לשוניים, מערך נתוני הקדם-אימון כולל למעלה מ-5% נתונים באיכות גבוהה שאינם באנגלית, המכסים למעלה מ-30 שפות. בעוד שהביצועים בשפות אלה עשויים שלא להתאים לרמת האנגלית, זה מייצג צעד משמעותי לקראת תמיכה לשונית רחבה יותר.

5. סינון נתונים קפדני: כדי להבטיח איכות נתוני אימון ברמה הגבוהה ביותר, הפיתוח של LLAMA 3 כלל צינורות סינון נתונים קפדניים, כולל שיטות הסרת כפילויות סמנטיות וממיינים טקסט המנצלים את יכולות זיהוי הנתונים המרשימות של המודלים LLAMA הקודמים.

6. שילוב נתונים אופטימלי: ניסויים נרחבים נערכו כדי לקבוע את השיטות האופטימליות לשילוב מקורות נתונים מגוונים לתוך מערך נתוני הקדם-אימון הסופי, משפר את יכולות המודל אף יותר.

שיפורים אדריכליים אלה, בשילוב עם הרחבת והקצאת נתוני האימון, מpozitioningים את LLAMA 3 כמודל שפה גדול יעיל, רב-תכליתי ורב-לשוני המציב סטנדרט חדש ליכולות ה-AI בקוד פתוח.

שחרור Llama 3 על ידי מטא AI מייצג התקדמות משמעותית בתחום המודלים השפתיים הגדולים. מודל קוד פתוח זה עבר או התאים את ביצועי המודלים הפרופריטריים כמו GPT-4, מציג את היכולות המרשימות שלו.

Llama 3 מתהדר במספר שיפורים עיקריים, כולל שיעורי סירוב שקריים נמוכים יותר, סיבוב משופר, יצירת קוד ויכולות עקיבה להוראות. המיקוד של המודל על יישומים בעולם האמיתי והערכה אנושית מקיפה מבדילים אותו, מבטיחים את התאמתו למגוון מקרי שימוש.

ארכיטקטורת המודל הוOptimizedה ליעילות, עם אוצר מילים גדול יותר ומנגנוני קשב שאילתה מקובצים. מערך נתוני הקדם-אימון הנרחב, המכיל למעלה מ-15 טריליון tokens וארבע פעמים יותר דוגמאות קוד, משפר את ביצועי Llama 3 אף יותר.

המחויבות של מטא AI לעקרונות קוד פתוח ומעורבות הקהילה היא משבחת, שכן הם שואפים לקדם חדשנות ושיתוף פעולה ברחבי נוף ה-AI. שחרור המודל בעל 400 מיליארד פרמטרים הצפוי בקרוב הוא פרוספקט מרגש, מבטיח התקדמויות גדולות אף יותר בעתיד הקרוב.

בכללותו, Llama 3 מייצג ציון דרך משמעותי בפיתוח של מודלים שפתיים גדולים, מציב סטנדרט חדש ליכולות ה-AI בק