Meta acaba de abrir el código fuente de los nuevos modelos Llama, y el modelo de 405 mil millones de parámetros se considera de vanguardia, superando a GPT-4 en la mayoría de los puntos de referencia. Los modelos de 70B y 8B también se han actualizado a Llama 3.1, con mejoras significativas, especialmente en el modelo de 8B.

Los puntos de referencia muestran resultados impresionantes, con Llama 3.1 45B obteniendo 89 puntos en la evaluación humana, a la par con GPT-4 Omni. En otras pruebas como MathLang, incluso supera a otros modelos de vanguardia. Los saltos en el rendimiento de los modelos de 70B y 8B son particularmente notables, con el modelo de 8B viendo casi el doble de puntuación en algunos puntos de referencia.

Si bien los puntos de referencia son importantes, el "control de la vibra" también es crucial. Se dice que el tono y el estilo de escritura de Llama 3.1 son similares a Lark, que algunos prefieren sobre ChatGPT. Sin embargo, el juicio final dependerá de las preferencias y los casos de uso individuales.

En primer lugar, vamos a sacar a relucir las especificaciones básicas. Meta ha lanzado tres nuevos modelos Llama: un modelo completamente nuevo de 405 mil millones de parámetros, y modelos actualizados de 70B y 8B (llamados Llama 3.1).

El modelo de 405B está diseñado para competir con GPT-4 y otros modelos de vanguardia. Estos modelos grandes se destacan en tareas como codificación, razonamiento matemático y conocimiento general. Sin embargo, pueden estar fuera del alcance de la mayoría de los usuarios domésticos.

Los modelos más pequeños de 70B y 8B son más accesibles, y el modelo de 8B en particular ha visto mejoras significativas. En puntos de referencia como evaluación humana, matemáticas y uso de herramientas, el modelo de 8B supera a la versión anterior de Llama 3.

Pero como dice el dicho, "los puntos de referencia no lo son todo". La prueba real es el "control de la vibra": cómo se desempeña el modelo en evaluaciones subjetivas del mundo real. Se dice que el tono y el estilo de escritura del modelo de 8B son similares a Claude de Anthropic, que algunos prefieren sobre ChatGPT.

En última instancia, el control de la vibra es algo que los usuarios tendrán que determinar por sí mismos. Los diferentes casos de uso pueden priorizar diferentes cualidades. La buena noticia es que, al ser los modelos de código abierto, los usuarios pueden experimentar y encontrar lo que mejor se adapte a sus necesidades.

El lanzamiento de los nuevos modelos Llama 3.1, especialmente las versiones de 8B y 405B, abre un mundo de emocionantes casos de uso. Una de las capacidades más interesantes es la posibilidad de aprovechar Rag (Generación Aumentada por Recuperación) y el ajuste fino.

Rag permite que el modelo complemente su ventana de contexto utilizando archivos o documentos externos. Esto esencialmente extiende el conocimiento y las capacidades del modelo, permitiéndole extraer de una gama más amplia de fuentes de información. Esto puede ser particularmente útil para tareas que requieren conocimientos en profundidad o la capacidad de hacer referencia a datos específicos.

El ajuste fino, por otro lado, le permite especializar el modelo para su caso de uso específico. Al proporcionar al modelo pares de entrada-salida relevantes, puede ajustarlo para que se destaque en una tarea particular, como clasificación de datos o generación de lenguaje especializado. Esto puede ser una herramienta poderosa para adaptar el modelo a sus necesidades únicas.

Más allá de Rag y el ajuste fino, la naturaleza de código abierto de estos modelos Llama también permite la generación de datos sintéticos. Esto significa que puede producir conjuntos de datos artificiales para entrenar o ajustar aún más el modelo, dándole más control y flexibilidad para mejorar su rendimiento.

El precio de estos modelos también es notable, con el modelo de 8B siendo competitivo en comparación con alternativas como GPT-4 Mini. Esto, combinado con la capacidad de ejecutar los modelos localmente, los hace accesibles a una gama más amplia de usuarios y casos de uso.

Hay varias opciones para acceder y usar los nuevos modelos Llama 3.1, incluyendo opciones gratuitas y de despliegue local:

1. Espacio de Replicate: Hay una versión gratuita de los modelos Llama 3.1 alojada en Replicate, a la que se puede acceder y usar sin costo alguno. El enlace a esta versión gratuita se proporcionará en la descripción a continuación.

2. Despliegue local: Puede descargar y ejecutar los modelos Llama 3.1 localmente en su propia máquina. Esto se puede hacer utilizando herramientas como LLM Studio, que proporciona una interfaz gráfica de usuario amigable para descargar y ejecutar los modelos. Esto le permite usar los modelos sin conexión y sin depender de ningún servicio externo.

3. Jailbreaking: Los modelos Llama 3.1 se pueden "jailbreak" utilizando indicaciones que eliminan las restricciones de contenido. Esto le permite generar contenido sin censura y potencialmente peligroso. Sin embargo, es importante usar esta función de manera responsable y evitar crear algo dañino.

4. Ajuste fino: Los modelos Llama 3.1, incluida la versión más pequeña de 8B, se pueden ajustar para casos de uso específicos. Esto implica proporcionar al modelo pares de entrada-salida personalizados para especializarlo en sus necesidades. Open AI también ha lanzado capacidades de ajuste fino para su modelo GPT-4 Mini, proporcionando otra opción para el ajuste fino.

5. Puntos de referencia: Si bien los puntos de referencia no lo son todo, los modelos Llama 3.1 han mostrado un rendimiento impresionante en varios puntos de referencia, a menudo igualando o superando las capacidades de otros modelos de vanguardia como GPT-4 Omni.

El lanzamiento de Llama 3.1 por parte de Meta ha generado un gran entusiasmo en la comunidad de IA. Este modelo de lenguaje de vanguardia, con sus impresionantes puntos de referencia, tiene el potencial de revolucionar diversas aplicaciones. Sumerjámonos y exploremos las capacidades de esta poderosa herramienta de código abierto.

En primer lugar, los puntos de referencia de Llama 3.1 son verdaderamente notables. El modelo de 405 mil millones de parámetros supera a GPT-4 Omni en varias métricas clave, incluyendo evaluación humana, matemáticas y uso de herramientas. Si bien los modelos más grandes pueden no ser prácticos para uso doméstico, las versiones de 70 mil millones y 8 mil millones de parámetros ofrecen un rendimiento impresionante que se puede aprovechar para una amplia gama de tareas.

Una de las características destacadas de Llama 3.1 es su capacidad para manejar contextos de larga duración. La ventana de contexto de 128,000 tokens del modelo le permite mantener la coherencia y la profundidad en sus respuestas, lo que lo hace adecuado para tareas que requieren un amplio conocimiento de antecedentes o razonamiento de varios pasos.

La naturaleza de código abierto de Llama 3.1 abre un mundo de posibilidades. Los usuarios pueden ajustar el modelo a sus necesidades específicas, aprovechar fuentes de datos externas a través de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) e incluso explorar formas de eliminar las restricciones de contenido. Este nivel de personalización y flexibilidad es un cambio de juego, que empodera a desarrolladores e investigadores a empujar los límites de lo posible con los modelos de lenguaje.

Para poner a prueba a Llama 3.1, hemos explorado varios casos de uso. La inferencia en tiempo real demostrada por el equipo de Gro muestra los tiempos de respuesta ultrarrápidos del modelo, mientras que la integración con Perplexity AI destaca su potencial para mejorar la búsqueda y la recuperación de información.

Para aquellos que buscan experimentar con Llama 3.1 de primera mano, hay varias opciones disponibles. La plataforma Replicate ofrece una versión gratuita de uso, y la herramienta LLM Studio proporciona una interfaz de usuario amigable para descargar y ejecutar los modelos localmente. Esta opción de despliegue local es particularmente valiosa para casos de uso que requieren privacidad o capacidades sin conexión.

El lanzamiento de los modelos de código abierto Llama 3.1 por parte de Meta ha abierto posibilidades emocionantes, incluyendo la capacidad de jailbreak y eludir la censura de los modelos. Poco después del lanzamiento, se descubrió un indicador conocido como el "jailbreak de py the prompter", que se puede usar para obtener información sin censura y potencialmente peligrosa de los modelos.

Si bien los detalles de este indicador de jailbreak no se proporcionarán aquí para evitar cualquier uso indebido potencial, la mera existencia de tal capacidad resalta la naturaleza de doble filo de estos poderosos modelos de lenguaje. Por un lado, la naturaleza de código abierto de Llama 3.1 permite una mayor accesibilidad y personalización, pero por otro, también plantea preocupaciones sobre el potencial de abuso y la necesidad de un desarrollo y despliegue responsable de estas tecnologías.

Es crucial que los usuarios se acerquen a estos modelos con cautela y que sean conscientes de las implicaciones éticas de sus acciones. La capacidad de eludir la censura y obtener información sin censura debe ejercerse con gran cuidado y consideración por las posibles consecuencias.

A medida que el panorama de la IA continúa evolucionando, el equilibrio entre la innovación y el desarrollo responsable será un desafío clave. El lanzamiento de Llama 3.1, con su potencial de jailbreak, sirve como un recordatorio de la importancia de las discusiones y colaboraciones continuas entre investigadores, desarrolladores y responsables políticos para garantizar el uso seguro y ético de estas poderosas tecnologías.

El lanzamiento de los nuevos modelos Llama por parte de Meta es un desarrollo significativo en el campo de los modelos de lenguaje a gran escala. El modelo de 405B de parámetros es un competidor de estado del arte de GPT-4, ofreciendo un rendimiento impresionante en varios puntos de referencia. Si bien los modelos más grandes pueden no ser prácticos para uso individual, los modelos actualizados de 70B y 8B presentan oportunidades emocionantes.

Los aspectos clave de estos modelos Llama incluyen:

• Rendimiento impresionante en los puntos de referencia, a menudo igualando o superando a otros modelos líderes como GPT-4 Omni.
• Mejoras significativas en los modelos de 70B y 8B, con ganancias notables en áreas como evaluación humana, matemáticas y uso de herramientas.
• Naturaleza de código abierto, lo que permite el ajuste fino, el jailbreak y otros casos de uso avanzados.
• Potencial para crear datos sintéticos y mejorar otros modelos a través de la disponibilidad del modelo de 405B de vanguardia.
• Accesibilidad a través de plataformas como Replicate, lo que permite el uso gratuito y local de los modelos.

La naturaleza de código abierto de estos modelos Llama abre un mundo de posibilidades para desarrolladores, investigadores y usuarios avanzados. Desde el ajuste fino para casos de uso específicos hasta explorar capacidades sin censura, la comunidad ya está demostrando el potencial de estos modelos.

A medida que explore los modelos Llama, asegúrese de probarlos con sus propios indicadores y casos de uso para determinar cómo se desempeñan en sus necesidades específicas. El "control de la vibra" es una consideración importante, ya que las capacidades de los modelos pueden no siempre alinearse con las preferencias personales.

En general, el lanzamiento de los modelos Llama es un paso significativo hacia adelante en el mundo de los modelos de lenguaje a gran escala, y el enfoque de código abierto adoptado por Meta es un movimiento encomiable hacia un ecosistema de IA más accesible y colaborativo.