Meta AI heeft onlangs LLAMA 3 uitgebracht, het meest capabele open source grote taalmodel dat tot nu toe beschikbaar is. Dit markeert een belangrijke mijlpaal, aangezien open source modellen nu de prestaties van eigendomsmodellen zoals GPT-4 overtreffen of evenaren.

LLAMA 3 komt in twee versies - een model met 8 miljard parameters en een model met 70 miljard parameters. Deze modellen zullen binnenkort toegankelijk zijn via verschillende platforms, waaronder AWS, Google Cloud, Hugging Face en meer. Ze zullen ook worden ondersteund door toonaangevende hardwareproducten zoals NVIDIA.

De belangrijkste focus van LLAMA 3 ligt op redelijkheid, met de introductie van nieuwe vertrouwen- en veiligheidsinstrumenten zoals LL Guard 2 en Code Shield. De modellen hebben ook uitgebreidere mogelijkheden, langere contextvensters en verbeterde prestaties.

Meta AI's LLAMA 3 positioneert zich als een toonaangevende AI-assistent, met de belofte om intelligentie en productiviteit te verbeteren. De release van deze modellen toont state-of-the-art prestaties met verbeterde redeneervermogen, codering en wiskunde. Dit initiatief heeft tot doel innovatie te stimuleren op verschillende AI-toepassingen, -tools en -optimalisaties, met een focus op betrokkenheid en feedback van de gemeenschap.

De LLAMA 3-modellen hebben bestaande benchmarks, waaronder Chinchilla, Megatron en GPT-3.5, overtroffen in verschillende evaluatiecategorieën. De modellen kunnen worden benaderd via Hugging Face, en installatie-instructies worden in de onderstaande beschrijving gegeven.

De release van LLAMA 3 door Meta AI vertegenwoordigt een belangrijke vooruitgang op het gebied van grote taalmodellen. Dit open source model heeft de prestaties van eigendomsmodellen zoals GPT-4 overtroffen of evenaard, wat de snelle vooruitgang in het open source AI-landschap laat zien.

LLAMA 3 komt in twee varianten: een model met 8 miljard parameters en een model met 70 miljard parameters. Deze modellen zullen binnenkort toegankelijk zijn via verschillende platforms, waaronder AWS, Google Cloud en Hugging Face, met ondersteuning van toonaangevende hardwareproducten zoals NVIDIA.

De belangrijkste focus van LLAMA 3 ligt op redelijkheid, met de introductie van nieuwe vertrouwen- en veiligheidsinstrumenten zoals LL Guard 2 en Code Shield. Het model biedt ook uitgebreidere mogelijkheden, waaronder langere contextvensters en verbeterde prestaties.

Meta AI's LLAMA 3 positioneert zich als een toonaangevende AI-assistent, met de belofte om intelligentie en productiviteit te verbeteren. De release van deze twee nieuwe modellen toont state-of-the-art prestaties, met verbeterde redeneervermogen en een focus op codering en wiskunde.

Dit initiatief heeft tot doel innovatie te stimuleren op verschillende AI-toepassingen, -tools en -optimalisaties, met nadruk op betrokkenheid en feedback van de gemeenschap. De mogelijkheden van LLAMA 3 worden uitgebreid onderzocht, waarbij benchmarks en andere inzichten worden gedeeld om de vooruitgang ervan te benadrukken.

Meta AI heeft een uitgebreide set voor menselijke evaluatie ontwikkeld, bestaande uit 1.800 prompts die 12 belangrijke use cases dekken. Dit uitgebreide evaluatieproces zorgt voor een onbevooroordeelde beoordeling van de mogelijkheden van LLAMA 3, zelfs ten opzichte van hun eigen modelteams.

De resultaten van deze menselijke evaluatie zijn indrukwekkend, waarbij het LLAMA 3-model met 8 miljard parameters bestaande benchmarks zoals Claude, Sonic, Mistol, Medium en GPT-3.5 overtreft in verschillende categorieën. Het winstpercentage van het model is aanzienlijk hoger dan dat van zijn concurrenten, wat zijn superieure prestaties op gebieden als advies, brainstormen, codering, creatief schrijven, redeneren en samenvatten laat zien.

Bovendien overtreft het LLAMA 3-model Anthropic's Gemini Pro 1.5 en het Cohere 3 Sonic-model, waardoor het zijn positie als het toonaangevende open source grote taalmodel dat momenteel beschikbaar is, bevestigt. Deze uitgebreide evaluatie benadrukt de ongeëvenaarde mogelijkheden van LLAMA 3, waardoor het een gamechanger is in het AI-landschap.

Meta AI heeft de nieuwe LLAMA 3-modellen gemakkelijk toegankelijk gemaakt via verschillende platforms, waaronder AWS, Google Cloud, Hugging Face en meer. Deze modellen komen in twee varianten - een model met 8 miljard parameters en een model met 70 miljard parameters - waardoor gebruikers kunnen kiezen welke het beste bij hun behoeften past.

Om aan de slag te gaan met LLAMA 3, kunt u toegang krijgen tot het 8 miljard instructiemodel op Hugging Face, evenals het model met 70 miljard parameters. Links naar deze modellen worden hieronder in de beschrijving gegeven, zodat u kunt beginnen met het verkennen en testen van de mogelijkheden van dit state-of-the-art open source taalmodel.

Meta AI heeft ook een nieuwe geïntegreerde component geïntroduceerd waarmee u rechtstreeks kunt communiceren met het LLAMA 3-model. Deze component biedt een gebruiksvriendelijke interface waar u prompts kunt invoeren en de generatiecapaciteiten van het model kunt ervaren. Van het maken van paklijsten tot het verkennen van verschillende use cases, dit geïntegreerde hulpmiddel biedt een handige manier om de kracht van LLAMA 3 te ervaren.

Door gebruik te maken van de LLAMA 3-modellen kunt u een breed scala aan toepassingen ontgrendelen, waaronder verbeterde intelligentie, verhoogde productiviteit en geavanceerde redeneervermogen. De focus op codering en wiskunde breidt de mogelijkheden van het model verder uit, waardoor het een waardevol hulpmiddel wordt voor ontwikkelaars en onderzoekers.

De LLAMA 3-modelarchitectuur vertegenwoordigt een belangrijke vooruitgang ten opzichte van zijn voorganger, LLAMA 2. Belangrijke verbeteringen zijn:

1. Efficiënte tokenizer: LLAMA 3 maakt gebruik van een tokenizer met een woordenschat van 128k tokens, wat leidt tot een efficiëntere taalcodering en verbeterde algehele prestaties.

2. Gegroepeerde query-aandacht: Om de inferentie-efficiëntie te verbeteren, introduceert LLAMA 3 een gegroepeerd query-aandachtsmechanisme in zowel het 8 miljard als het 70 miljard parameter model. Hierdoor kunnen de modellen sequenties van maximaal 8.192 tokens verwerken, terwijl ze zelf-aandacht binnen documentgrenzen behouden, wat efficiënter is dan LLAMA 2.

3. Uitgebreide trainingsgegevens: De LLAMA 3 pre-trainingsgegevensset is zeven keer groter dan de oorspronkelijke LLAMA 2-gegevensset, met meer dan 15 biljoen tokens uit openbaar beschikbare gegevens. Dit omvat vier keer meer codevoorbeelden, waardoor het model beter code kan genereren en praktische problemen kan oplossen.

4. Meertalige mogelijkheden: Met het oog op meertalige use cases bevat de pre-trainingsgegevensset meer dan 5% hoogwaardige niet-Engelse gegevens in meer dan 30 talen. Hoewel de prestaties in deze talen mogelijk niet op hetzelfde niveau liggen als in het Engels, is dit een belangrijke stap naar bredere taalkundige ondersteuning.

5. Grondige gegevensfiltering: Om de kwaliteit van de trainingsgegevens op topniveau te garanderen, omvatte de ontwikkeling van LLAMA 3 grondige gegevensfilteringspijplijnen, waaronder semantische deduplicatiemethoden en tekstclassificatoren die gebruik maken van de indrukwekkende gegevensidentificatievaardigheden van de vorige LLAMA-modellen.

6. Optimale gegevensblending: Uitgebreide experimenten werden uitgevoerd om de optimale methoden te bepalen voor het blenden van diverse gegevensbronnen in de uiteindelijke pre-trainingsgegevensset, wat de mogelijkheden van het model verder verbetert.

Deze architecturale verbeteringen, gecombineerd met de uitgebreide en samengestelde trainingsgegevens, positioneren LLAMA 3 als een zeer efficiënt, veelzijdig en meertalig groot taalmodel dat een nieuwe standaard zet voor open source AI-mogelijkheden.

De release van Llama 3 door Meta AI vertegenwoordigt een belangrijke vooruitgang op het gebied van grote taalmodellen. Dit open source model heeft de prestaties van eigendomsmodellen zoals GPT-4 overtroffen of evenaard, wat zijn indrukwekkende mogelijkheden laat zien.

Llama 3 biedt verschillende belangrijke verbeteringen, waaronder verminderde foutieve weigeringspercentages, verbeterd redeneren, codegenera-tie en instructie-volgende vaardigheden. De focus van het model op real-world toepassingen en uitgebreide menselijke evaluatie onderscheidt het, waardoor het zich aanpast aan verschillende use cases.

De modelarchitectuur is geoptimaliseerd voor efficiëntie, met een grotere woordenschat en gegroepeerde query-aandachtsmechanismen. De uitgebreide pre-trainingsgegevensset, bestaande uit meer dan 15 biljoen tokens en vier keer meer codevoorbeelden, verbetert de prestaties van Llama 3 verder.

De toewijding van Meta AI aan open source principes en betrokkenheid van de gemeenschap is prijzenswaardig, aangezien ze innovatie en samenwerking in het AI-landschap willen stimuleren. De aanstaande release van een model met 400 miljard parameters is een opwindend vooruitzicht, dat in de nabije toekomst nog grotere vooruitgang belooft.

Overal vertegenwoordigt Llama 3 een belangrijke mijlpaal in de ontwikkeling van grote taalmodellen, waarbij een nieuwe standaard wordt gezet voor open source AI-mogelijkheden.