Meta AI ha lanzado recientemente la tercera iteración de su modelo de lenguaje LLaMA, LLaMA 3. Este nuevo modelo ofrece avances significativos en rendimiento y capacidades, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores e investigadores que trabajan en una amplia gama de aplicaciones de IA.

LLaMA 3 está disponible en dos versiones previamente entrenadas y ajustadas a instrucciones, con 8 mil millones y 70 mil millones de parámetros respectivamente. El modelo ha sido entrenado en un impresionante conjunto de datos de más de 15 billones de tokens, que es siete veces más grande que el conjunto de datos utilizado para LLaMA 2. Este conjunto de datos de entrenamiento ampliado incluye cuatro veces más código, lo que hace que LLaMA 3 sea particularmente hábil en la generación de código y otras tareas relacionadas con la programación.

Los puntos de referencia proporcionados por Meta AI demuestran las impresionantes capacidades de LLaMA 3. La versión de 8 mil millones de parámetros supera a los populares modelos Galactica 7B e Instruct Mistral 7B en una variedad de tareas, incluyendo el aprendizaje de pocos ejemplos, la respuesta a preguntas y el razonamiento matemático. El modelo más grande de 70 mil millones de parámetros también se mantiene a la altura del poderoso modelo Chinchilla 1.5B, particularmente en el área de generación de código.

Una de las características clave de LLaMA 3 es su mayor apoyo a las tareas de varios pasos y la mejora en la alineación de las respuestas, lo que sugiere un fuerte enfoque en el desarrollo de agentes de IA más capaces y confiables. Además, Meta AI ha introducido nuevas herramientas y procesos para promover el desarrollo y uso responsable del modelo, incluyendo el sistema LLaMA Guard y el marco de evaluación Cyber SEC.

En general, el lanzamiento de LLaMA 3 representa un avance significativo en el mundo de los modelos de lenguaje de código abierto. Con su impresionante rendimiento, capacidades ampliadas y compromiso con el desarrollo responsable, LLaMA 3 está bien posicionado para convertirse en un recurso valioso para una amplia gama de aplicaciones de IA e iniciativas de investigación.

El lanzamiento de LLaMA 3 por parte de Meta AI marca un avance significativo en el mundo de los modelos de lenguaje a gran escala. Esta última iteración de la serie LLaMA se jacta de un rendimiento y capacidades mejorados que la diferencian de sus predecesores.

Uno de los aspectos más destacados es la mejora del rendimiento de vanguardia del modelo en áreas como los matices del lenguaje, la comprensión contextual y tareas complejas como la traducción y la generación de diálogo. Con una escalabilidad y un rendimiento mejorados, LLaMA 3 puede manejar tareas de varios pasos sin esfuerzo, gracias a los procesos de entrenamiento refinados de Meta que reducen significativamente las tasas de rechazo falso, mejoran la alineación de las respuestas y aumentan la diversidad de las respuestas del modelo.

Las capacidades del modelo se han elevado drásticamente, particularmente en áreas como el razonamiento, la generación de código y el seguimiento de instrucciones. Esto es evidente en los puntos de referencia proporcionados, donde LLaMA 3 supera tanto a Geman 7B como a MISTL 7B Instruct en varias métricas, incluida la impresionante puntuación matemática que es triple a la de los modelos competidores.

La versión de 70 mil millones de parámetros de LLaMA 3 también se ha comparado con el poderoso modelo Chinchilla Pro 1.5, mostrando un sólido rendimiento en áreas como la generación de código, donde obtiene una puntuación impresionante de 81, superando los 71 de Chinchilla Pro y los 73 de CLA 3 Sonic.

Estas mejoras en rendimiento y capacidades convierten a LLaMA 3 en un modelo altamente capaz y versátil, adecuado para una amplia gama de aplicaciones, desde tareas basadas en el lenguaje hasta la resolución de problemas complejos y la generación de código. A medida que la comunidad de código abierto continúa explorando y aprovechando el potencial de este modelo, el futuro del desarrollo de IA se ve cada vez más prometedor.

El lanzamiento de LLaMA 3 por parte de Meta AI ha establecido un nuevo punto de referencia para los modelos de lenguaje a gran escala. Según los puntos de referencia proporcionados, la versión de 8 mil millones de parámetros de LLaMA 3 supera a la competencia, incluidos Geman 7B e Instruct MISTL 7B, en una variedad de tareas.

Los aspectos más destacados de los puntos de referencia incluyen:

• MLU 5-shot: LLaMA 3 8B obtiene 78.4, en comparación con 53 para Geman 7B y 58 para MISTL 7B Instruct.
• GPQA Zero-shot: LLaMA 3 8B obtiene 34, en comparación con 21 para Geman 7B y 26 para MISTL 7B Instruct.
• Puntuación matemática: LLaMA 3 8B obtiene una puntuación significativamente más alta en tareas matemáticas, casi el triple de la puntuación de Geman 7B y MISTL 7B Instruct.
• Generación de código: La puntuación de evaluación humana para la generación de código es 81 para LLaMA 3 70B, en comparación con 71 para Geman Pro 1.5 y 73 para CLA 3 Sonic.

Los puntos de referencia demuestran el rendimiento y las capacidades mejoradas de LLaMA 3, particularmente en áreas como el razonamiento, la generación de código y el seguimiento de instrucciones. Esto posiciona a LLaMA 3 como un modelo de lenguaje a gran escala altamente capaz y competitivo, ofreciendo mejoras significativas sobre versiones anteriores y los modelos de vanguardia actuales.

Meta ha adoptado un enfoque integral para el desarrollo responsable con LLaMA 3, centrándose en la confianza y la seguridad. Han actualizado su Guía de Uso Responsable (RUG) para proporcionar información exhaustiva sobre el desarrollo responsable con modelos de lenguaje a gran escala.

Su enfoque centrado en el sistema incluye actualizaciones a sus herramientas de confianza y seguridad, incluido LLaRD (Desarrollo Responsable de LLaMA), que se ha optimizado para respaldar la taxonomía publicada por ML Commons, ampliando su cobertura a un conjunto más completo de categorías de seguridad.

Además, Meta ha introducido LLaMA Guard, un conjunto de herramientas para hacer que las funciones de seguridad sean accesibles para los desarrolladores. Esto incluye Code Shield, que evalúa el código en busca de prácticas de seguridad, y CyberSec Eval 2, que verifica posibles abusos, como prácticas de código inseguro, ayuda a atacantes cibernéticos, abuso de intérpretes de código y susceptibilidad a la inyección de indicaciones.

Al adoptar un enfoque proactivo y transparente hacia la confianza y la seguridad, Meta tiene como objetivo permitir el desarrollo responsable de aplicaciones utilizando LLaMA 3, al tiempo que construye un ecosistema abierto alrededor del modelo.

Meta ha anunciado que están integrando la última versión de su modelo de lenguaje LLaMA, LLaMA 3, en sus diversas aplicaciones y servicios. Esto incluye la integración de LLaMA 3 en:

• Facebook
• Instagram
• WhatsApp
• Messenger

Los usuarios ahora podrán interactuar directamente con el modelo LLaMA 3 dentro de estas aplicaciones para obtener información en tiempo real, responder preguntas y completar diversas tareas. La integración permite a los usuarios aprovechar las capacidades avanzadas de LLaMA 3, como su rendimiento mejorado, la comprensión contextual y la finalización de tareas de varios pasos, sin tener que salir de las aplicaciones que ya están utilizando.

Además, Meta está poniendo LLaMA 3 a disposición en la interfaz de inferencia de Meta AI, lo que permite a los desarrolladores acceder y utilizar fácilmente el modelo para sus propias aplicaciones y proyectos. Esto expande aún más la accesibilidad y la adopción de este poderoso modelo de lenguaje.

En general, la integración de LLaMA 3 en el conjunto de aplicaciones y servicios de Meta representa un paso significativo para poner las capacidades avanzadas de IA a disposición de los usuarios y desarrolladores por igual, impulsando la innovación y la productividad dentro del ecosistema de Meta.

Los modelos LLaMA 3 están disponibles para su descarga y exploración a través del repositorio oficial de GitHub en github.com/facebookresearch/llama. Este repositorio proporciona acceso al código y a los archivos del modelo, lo que permite a los desarrolladores profundizar en las capacidades de esta última iteración de la serie LLaMA.

El repositorio incluye los siguientes recursos clave:

1. Archivos del modelo: Los modelos LLaMA 3 están disponibles en dos tamaños: 8 mil millones y 70 mil millones de parámetros. Estos modelos previamente entrenados se pueden descargar y utilizar para una amplia gama de aplicaciones.

2. Código: El repositorio de GitHub contiene el código fuente de los modelos LLaMA 3, lo que permite a los desarrolladores comprender la arquitectura subyacente y potencialmente ajustar o adaptar los modelos a sus casos de uso específicos.

3. Documentación: El repositorio incluye documentación detallada, que proporciona orientación sobre cómo descargar, configurar y utilizar los modelos LLaMA 3 de manera efectiva.

4. Puntos de referencia: El repositorio muestra el rendimiento de LLaMA 3 en varios puntos de referencia, lo que permite a los usuarios comparar sus capacidades con las de otros modelos de lenguaje.

5. Guía de uso responsable: Meta AI ha incluido una "Guía de uso responsable" exhaustiva para garantizar el desarrollo ético y responsable de aplicaciones utilizando los modelos LLaMA 3.

Al explorar el repositorio de GitHub de LLaMA 3, los desarrolladores pueden obtener una comprensión más profunda de las capacidades del modelo, experimentar con el código y aprovechar los modelos previamente entrenados para construir aplicaciones innovadoras impulsadas por IA. La naturaleza de código abierto de este lanzamiento se alinea con el compromiso de Meta de avanzar en el campo de la inteligencia artificial y empoderar a la comunidad de desarrolladores en general.