Die jüngste Veröffentlichung von Llama 3.1, einem Open-Source-KI-Modell von Meta AI, hat in der Branche für Aufsehen gesorgt. Dieses Modell ist mit geschlossenen Modellen wie Claude 3.5 Sonic und GPT-4 vergleichbar und übertrifft sie in vielen Fällen sogar.

Das Vergleichsdiagramm zeigt die beeindruckende Leistung von Llama 3.1, wobei die Open-Source-Modelle (grüne Punkte) die Fähigkeiten der geschlossenen Modelle (rote Punkte) erreichen oder sogar übertreffen. Dies unterstreicht die erheblichen Fortschritte, die im Bereich der Open-Source-KI erzielt wurden.

Llama 3.1 gibt es in drei verschiedenen Modellgrößen: das 405-Milliarden-Parameter-Flaggschiffmodell, das 70-Milliarden-Parameter-kosteneffiziente Modell und das 8-Milliarden-Parameter-Leichtgewichtmodell. Diese Modelle zeigen außergewöhnliche Fähigkeiten, insbesondere im Bereich der Codegenerierung, wo sie viele andere Modelle übertreffen.

Die Benchmarks unter Human Eval und Eval Plus festigen die Position von Llama 3.1 weiter, da die Modelle die Leistung von GPT-4, Omnigpt und Claude 3.5 Sonic erreichen oder sogar übertreffen. Dies zeigt den bemerkenswerten Fortschritt, der bei Open-Source-KI-Modellen erzielt wurde, und stellt die Dominanz von geschlossenen Alternativen in Frage.

Meta AI hat kürzlich Llama 3.1, ein Open-Source-KI-Modell, veröffentlicht, das mit geschlossenen Modellen wie Claude 3.5 Sonic und GPT-4 konkurriert. Llama 3.1 übertrifft viele Open-Source-Modelle und übertrifft sogar einige geschlossene Modelle in verschiedenen Benchmarks.

In diesem Abschnitt zeigen wir, wie Sie das leistungsstarke Llama 3.1-Modell mit Aider, einem KI-Paar-Programmierer, kombinieren können, um die Codegenerierung zu automatisieren und Anwendungen für den gesamten Stack zu erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Um loszulegen, benötigen Sie die folgenden Voraussetzungen:

1. Installieren Sie Ollamna entsprechend Ihrem Betriebssystem.
2. Stellen Sie sicher, dass Sie Python und pip installiert haben.
3. Installieren Sie Git, um die erforderlichen Repositories zu klonen.

Sobald Sie die Voraussetzungen erfüllt haben, folgen Sie diesen Schritten:

1. Gehen Sie zur Ollamna-Bibliothek und suchen Sie nach Llama 3.1. Kopieren Sie den Befehl, um das 8-Milliarden-Parameter-Modell auszuführen.
2. Öffnen Sie Ihre Eingabeaufforderung, fügen Sie den kopierten Befehl ein und lassen Sie das Modell herunterladen.
3. Installieren Sie Aider, indem Sie den Befehl pip install aider-chat ausführen.
4. Legen Sie die Ollamna-API-Basis auf den lokalen Host fest.
5. Starten Sie Ollamna mit Aider unter Verwendung des bereitgestellten Befehls und geben Sie das Llama 3.1-Modell an.

Nun können Sie mit Aider interagieren und es bitten, verschiedene UI-Komponenten und sogar Anwendungen für den gesamten Stack zu generieren. Sie können Aider beispielsweise bitten, einen Button oder eine schicke und moderne Website für Ihr SaaS-Unternehmen "World of AI" zu erstellen.

Die Ergebnisse zeigen die beeindruckenden Fähigkeiten der Kombination von Llama 3.1, dem besten Open-Source-Codierungsmodell, mit Aider, dem KI-Paar-Programmierer. Diese Kombination ermöglicht es Ihnen, die Codegenerierung zu automatisieren und Anwendungen ohne Programmierung zu erstellen.

Beachten Sie, dass die größeren Llama 3.1-Modelle, wie das 405-Milliarden-Parameter-Modell, leistungsfähigere Hardware wie einen Server oder eine Cloud-Instanz erfordern, um effizient zu laufen. Experimentieren Sie mit den verschiedenen Modellgrößen, um die für Ihre Bedürfnisse am besten geeignete zu finden.

Um eine schicke und moderne Website für das SaaS-Unternehmen "World of AI" zu erstellen, werden wir die Kraft des Llama 3.1-Sprachmodells in Kombination mit dem Adar-KI-Paar-Programmierer nutzen.

Zuerst stellen wir sicher, dass wir die notwendigen Voraussetzungen erfüllt haben, einschließlich der Installation von Llama, Python, pip und Git. Anschließend laden wir das 8-Milliarden-Parameter-Llama 3.1-Modell herunter und richten den Adar-Rahmen ein.

Mit dem Llama 3.1-Modell und Adar integriert können wir nun mit der Generierung der Websitekomponenten beginnen. Wir beginnen, indem wir Adar bitten, einen einfachen Button zu erstellen, was es erfolgreich tut und den HTML-Code dafür liefert.

Als Nächstes gehen wir einen Schritt weiter und bitten Adar, eine vollständige Website für das SaaS-Unternehmen "World of AI" zu erstellen, einschließlich eines Preisplans und anderer notwendiger Informationen. Das Ergebnis ist eine grundlegende, aber moderne Websitestruktur, die einen Header, einen Preisabschnitt und andere Schlüsselelemente enthält.

Während die generierte Website möglicherweise noch einige zusätzliche Verfeinerungen und Anpassungen erfordert, ist die Fähigkeit, eine funktionsfähige Website ohne eine einzige Zeile Code zu erstellen, ein Beweis für die Leistungsfähigkeit des Llama 3.1-Modells und des Adar-KI-Paar-Programmierers. Dieser Ansatz kann den Websiteentwicklungsprozess erheblich beschleunigen und schnelles Prototyping und die Bereitstellung ermöglichen.

Die Integration des leistungsstarken Llama 3.1-Sprachmodells mit dem KI-Paar-Programmierer AER zeigt die bemerkenswerten Fähigkeiten von Open-Source-KI-Lösungen. Durch die Nutzung der Spitzenleistung von Llama 3.1, das viele geschlossene Modelle erreicht oder sogar übertrifft, können Nutzer jetzt Anwendungen für den gesamten Stack erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Die Schritt-für-Schritt-Anleitung im Video zeigt die Einfachheit der Einrichtung dieser leistungsstarken Kombination. Vom Installieren der notwendigen Voraussetzungen bis hin zur nahtlosen Verbindung von Llama 3.1 mit AER ist der Prozess reibungslos und zugänglich. Die Fähigkeit, UI-Komponenten, Preispläne und sogar eine vollständige SaaS-Website zu generieren, unterstreicht das transformative Potenzial dieser Integration.

Wie der Autor betont, ist das im Video gezeigte 8-Milliarden-Parameter-Modell nur die Spitze des Eisbergs. Das größere 405-Milliarden-Parameter-Llama 3.1-Modell, wenn es mit AER kombiniert wird, kann noch beeindruckendere Fähigkeiten für die Entwicklung komplexer Anwendungen erschließen. Durch die Erkundung des Potenzials dieser Open-Source-Tools können Nutzer ihre Codierungsabläufe revolutionieren und neue Ebenen der Produktivität und Innovation erschließen.

Das Video unterstreicht auch die Bedeutung, auf dem Laufenden zu bleiben, was die neuesten Entwicklungen in der KI-Landschaft angeht. Indem die Zuschauer den Empfehlungen des Autors folgen, dem Patreon beizutreten, auf Twitter vernetzt zu bleiben und die World of AI Solutions zu erkunden, können sie sicherstellen, dass sie an der Spitze der KI-Revolution stehen.

Zusammenfassend stellt die Integration von Llama 3.1 und AER einen wichtigen Meilenstein in der Demokratisierung der KI-gesteuerten Anwendungsentwicklung dar. Diese leistungsstarke Kombination befähigt Nutzer, die besten Open-Source-KI-Technologien zu nutzen und ihre Codierungsprozesse zu straffen, was den Weg für eine Zukunft ebnet, in der KI-gesteuerte Lösungen zugänglicher und transformativer denn je werden.