Meta AI hat kürzlich die dritte Iteration ihres LLaMA-Sprachmodells, LLaMA 3, veröffentlicht. Dieses neue Modell bietet erhebliche Fortschritte in Bezug auf Leistung und Fähigkeiten und ist damit eine überzeugende Wahl für Entwickler und Forscher, die an einer Vielzahl von KI-Anwendungen arbeiten.

LLaMA 3 ist in zwei vortrainierten und instruktionsabgestimmten Versionen mit jeweils 8 Milliarden und 70 Milliarden Parametern erhältlich. Das Modell wurde auf einem beeindruckenden Datensatz von über 15 Billionen Token trainiert, was siebenmal mehr ist als der für LLaMA 2 verwendete Datensatz. Dieser erweiterte Trainingsdatensatz enthält viermal mehr Code, was LLaMA 3 besonders für die Codegenerierung und andere programmierrelevante Aufgaben geeignet macht.

Die von Meta AI bereitgestellten Benchmarks zeigen die beeindruckenden Fähigkeiten von LLaMA 3. Die 8-Milliarden-Parameter-Version übertrifft die beliebten Galactica 7B- und Mistral 7B-Instruct-Modelle in einer Vielzahl von Aufgaben, darunter Few-Shot-Learning, Frage-Antwort und mathematisches Reasoning. Das größere 70-Milliarden-Parameter-Modell hält auch gegen das leistungsstarke Chinchilla 1.5B-Modell, insbesondere im Bereich der Codegenerierung.

Eine der Schlüsselfunktionen von LLaMA 3 ist die verbesserte Unterstützung für mehrstufige Aufgaben und eine verbesserte Antwortausrichtung, was auf einen starken Fokus auf die Entwicklung leistungsfähigerer und vertrauenswürdigerer KI-Agenten hindeutet. Darüber hinaus hat Meta AI neue Tools und Prozesse eingeführt, um eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung des Modells zu fördern, darunter das LLaMA Guard-System und den Cyber SEC Eval-Rahmen.

Die Veröffentlichung von LLaMA 3 durch Meta AI markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Welt der großen Sprachmodelle. Diese neueste Iteration der LLaMA-Serie zeichnet sich durch verbesserte Leistung und Fähigkeiten aus, die sie von ihren Vorgängern abheben.

Einer der Haupthöhepunkte ist die verbesserte State-of-the-Art-Leistung des Modells in Bereichen wie Sprachnuancen, kontextuelle Verständnis und komplexe Aufgaben wie Übersetzung und Dialoggenerierung. Dank der verbesserten Skalierbarkeit und Leistung kann LLaMA 3 mehrstufige Aufgaben mühelos bewältigen, dank der von Meta verfeinerten Nachbearbeitungsprozesse, die die Rückweisungsraten deutlich senken, die Antwortausrichtung verbessern und die Vielfalt der Modellantworten steigern.

Die Fähigkeiten des Modells wurden insbesondere in Bereichen wie Reasoning, Codegenerierung und Befehlsausführung drastisch gesteigert. Dies zeigt sich in den bereitgestellten Benchmarks, bei denen LLaMA 3 sowohl Geman 7B als auch MISTL 7B Instruct in verschiedenen Metriken übertrifft, einschließlich des beeindruckenden Mathematikscores, der dreimal so hoch ist wie der der Wettbewerbsmodelle.

Die große 70B-Parameter-Version von LLaMA 3 wurde auch mit dem leistungsstarken Chinchilla Pro 1.5-Modell verglichen und zeigte eine starke Leistung in Bereichen wie Codegenerierung, wo es mit 81 einen beeindruckenden Wert erzielt, der den Wert von Chinchilla Pro (71) und CLAUDE 3 Sonic (73) übertrifft.

Diese Verbesserungen in Leistung und Fähigkeiten machen LLaMA 3 zu einem hochleistungsfähigen und vielseitigen Modell, das sich für eine Vielzahl von Anwendungen eignet, von sprachbasierten Aufgaben bis hin zu komplexer Problemlösung und Codegenerierung. Da die Open-Source-Community weiterhin das Potenzial dieses Modells erforscht und nutzt, sieht die Zukunft der KI-Entwicklung zunehmend vielversprechend aus.

Die Veröffentlichung von LLaMA 3 durch Meta AI hat einen neuen Maßstab für große Sprachmodelle gesetzt. Laut den bereitgestellten Benchmarks übertrifft die 8-Milliarden-Parameter-Version von LLaMA 3 die Konkurrenz, einschließlich Geman 7B und MISTL 7B Instruct, in einer Reihe von Aufgaben.

Die Schlüsselhöhepunkte aus den Benchmarks sind:

• MLU 5-shot: LLaMA 3 8B erzielt 78,4, verglichen mit 53 für Geman 7B und 58 für MISTL 7B Instruct.
• GPQA Zero-shot: LLaMA 3 8B erzielt 34, verglichen mit 21 für Geman 7B und 26 für MISTL 7B Instruct.
• Mathematikscore: LLaMA 3 8B erzielt bei Mathematikaufgaben deutlich höhere Werte, fast dreimal so hoch wie Geman 7B und MISTL 7B Instruct.
• Codegenerierung: Der Bewertungsscore für die Codegenerierung durch Menschen beträgt 81 für LLaMA 3 70B, verglichen mit 71 für Geman Pro 1.5 und 73 für CLA 3 Sonic.

Die Benchmarks zeigen die verbesserte Leistung und Fähigkeiten von LLaMA 3, insbesondere in Bereichen wie Reasoning, Codegenerierung und Befehlsausführung. Dies positioniert LLaMA 3 als ein hochleistungsfähiges und wettbewerbsfähiges großes Sprachmodell, das erhebliche Verbesserungen gegenüber früheren Versionen und den aktuellen State-of-the-Art-Modellen bietet.

Meta hat einen umfassenden Ansatz für eine verantwortungsvolle Entwicklung mit LLaMA 3 verfolgt und sich dabei auf Vertrauen und Sicherheit konzentriert. Sie haben ihren Leitfaden für verantwortungsvollen Gebrauch (RUG) aktualisiert, um umfassende Informationen zur verantwortungsvollen Entwicklung mit großen Sprachmodellen bereitzustellen.

Ihr systemzentrierter Ansatz umfasst Aktualisierungen ihrer Tools für Vertrauen und Sicherheit, einschließlich LLaRD (LLaMA Responsible Development), das optimiert wurde, um die von ML Commons veröffentlichte Taxonomie zu unterstützen und seinen Abdeckungsbereich auf einen umfassenderen Satz von Sicherheitskategorien auszuweiten.

Darüber hinaus hat Meta LLaMA Guard eingeführt, eine Reihe von Tools, um Sicherheitsmerkmale für Entwickler zugänglich zu machen. Dazu gehört Code Shield, das Code auf Sicherheitspraktiken überprüft, und CyberSec Eval 2, das auf möglichen Missbrauch wie unsichere Codepraktiken, Hilfe für Cyber-Angreifer, Codeinterpreter-Missbrauch und Anfälligkeit für Prompt-Injektion überprüft.

Durch einen proaktiven und transparenten Ansatz für Vertrauen und Sicherheit will Meta die verantwortungsvolle Entwicklung von Anwendungen mit LLaMA 3 ermöglichen und ein offenes Ökosystem um das Modell herum aufbauen.

Meta hat angekündigt, dass sie die neueste Version ihres LLaMA-Sprachmodells, LLaMA 3, in ihre verschiedenen Apps und Dienste integrieren werden. Dazu gehört die Integration von LLaMA 3 in:

• Facebook
• Instagram
• WhatsApp
• Messenger

Nutzer können nun direkt mit dem LLaMA 3-Modell in diesen Apps interagieren, um Echtzeitinformationen zu erhalten, Fragen zu beantworten und verschiedene Aufgaben zu erledigen. Die Integration ermöglicht es den Nutzern, die erweiterten Fähigkeiten von LLaMA 3 wie verbesserte Leistung, kontextuelle Verständnis und Mehrstufenaufgabenausführung zu nutzen, ohne die Apps verlassen zu müssen, die sie bereits verwenden.

Darüber hinaus stellt Meta LLaMA 3 in der Meta AI-Inferenzschnittstelle zur Verfügung, was Entwicklern den einfachen Zugriff und die Nutzung des Modells für ihre eigenen Anwendungen und Projekte ermöglicht. Dies erweitert die Zugänglichkeit und Akzeptanz dieses leistungsstarken Sprachmodells weiter.

Insgesamt repräsentiert die Integration von LLaMA 3 in die gesamte Suite von Meta-Apps und -Diensten einen wichtigen Schritt, um fortschrittliche KI-Fähigkeiten für Nutzer und Entwickler gleichermaßen leicht zugänglich zu machen und so Innovation und Produktivität innerhalb des Meta-Ökosystems voranzutreiben.

Die LLaMA 3-Modelle stehen zum Download und zur Erkundung über das offizielle GitHub-Repository unter github.com/facebookresearch/llama zur Verfügung. Dieses Repository bietet Zugriff auf den Code und die Modelldateien und ermöglicht es Entwicklern, tiefer in die Fähigkeiten dieser neuesten Iteration der LLaMA-Serie einzutauchen.

Das Repository enthält die folgenden Schlüsselressourcen:

1. Modelldateien: Die LLaMA 3-Modelle sind in zwei Größen - 8 Milliarden und 70 Milliarden Parameter - erhältlich. Diese vortrainierten Modelle können für eine Vielzahl von Anwendungen heruntergeladen und verwendet werden.

2. Code: Das GitHub-Repository enthält den Quellcode für die LLaMA 3-Modelle, was Entwicklern ermöglicht, die zugrunde liegende Architektur zu verstehen und die Modelle gegebenenfalls für ihre spezifischen Anwendungsfälle weiterzuentwickeln oder anzupassen.

3. Dokumentation: Das Repository enthält eine detaillierte Dokumentation, die Anleitungen zum Herunterladen, Einrichten und effektiven Einsatz der LLaMA 3-Modelle bietet.

4. Benchmarks: Das Repository zeigt die Leistung von LLaMA 3 in verschiedenen Benchmarks, was Nutzern ermöglicht, seine Fähigkeiten mit anderen Sprachmodellen zu vergleichen.

5. Leitfaden für verantwortungsvollen Gebrauch: Meta AI hat einen umfassenden "Leitfaden für verantwortungsvollen Gebrauch" aufgenommen, um eine ethische und verantwortungsvolle Entwicklung von Anwendungen mit den LLaMA 3-Modellen zu gewährleisten.

Durch die Erkundung des LLaMA 3-GitHub-Repositorys können Entwickler ein tieferes Verständnis der Fähigkeiten des Modells erlangen, mit dem Code experimentieren und die vortrainierten Modelle nutzen, um innovative, KI-gestützte Anwendungen zu entwickeln. Die Open-Source-Natur dieser Veröffentlichung steht im Einklang mit Metas Engagement, das Gebiet der Künstlichen Intelligenz voranzubringen und die breitere Entwicklergemeinschaft zu stärken.