Meta AI vừa mới phát hành LLAMA 3, mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng mạnh nhất hiện nay được công khai sẵn có. Đây là một cột mốc quan trọng khi các mô hình nguồn mở đang vượt qua hoặc đạt được hiệu suất tương đương với các mô hình độc quyền như GPT-4.

LLAMA 3 có hai phiên bản - một mô hình 8 tỷ tham số và một mô hình 70 tỷ tham số. Các mô hình này sẽ sớm được truy cập trên các nền tảng khác nhau, bao gồm AWS, Google Cloud, Hugging Face và nhiều hơn nữa. Chúng cũng sẽ được hỗ trợ bởi các sản phẩm phần cứng hàng đầu như NVIDIA.

Trọng tâm chính của LLAMA 3 là tính hợp lý, với việc giới thiệu các công cụ tin cậy và an toàn mới như LL Guard 2 và Code Shield. Các mô hình này cũng có khả năng mở rộng, cửa sổ ngữ cảnh dài hơn và hiệu suất được cải thiện.

LLAMA 3 của Meta AI đang định vị mình là một trợ lý AI hàng đầu, hứa hẹn sẽ nâng cao trí thông minh và năng suất. Việc phát hành các mô hình này thể hiện hiệu suất tiên tiến nhất, với khả năng lý luận, lập trình và toán học được cải thiện.

Sáng kiến này nhằm thúc đẩy đổi mới trong các ứng dụng, công cụ và tối ưu hóa AI, với trọng tâm là sự tham gia và phản hồi của cộng đồng.

Việc phát hành LLAMA 3 bởi Meta AI đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ lớn. Mô hình nguồn mở này đã vượt qua hoặc đạt được hiệu suất tương đương với các mô hình độc quyền như GPT-4, thể hiện sự tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực AI nguồn mở.

LLAMA 3 có hai phiên bản: mô hình 8 tỷ tham số và mô hình 70 tỷ tham số. Các mô hình này sẽ sớm được truy cập trên các nền tảng khác nhau, bao gồm AWS, Google Cloud và Hugging Face, với sự hỗ trợ từ các sản phẩm phần cứng hàng đầu như NVIDIA.

Trọng tâm chính của LLAMA 3 là tính hợp lý, với việc giới thiệu các công cụ tin cậy và an toàn mới như LL Guard 2 và Code Shield. Mô hình này cũng có khả năng mở rộng, bao gồm cửa sổ ngữ cảnh dài hơn và hiệu suất được cải thiện.

LLAMA 3 của Meta AI đang định vị mình là một trợ lý AI hàng đầu, hứa hẹn sẽ nâng cao trí thông minh và năng suất. Việc phát hành hai mô hình mới này thể hiện hiệu suất tiên tiến nhất, với khả năng lý luận được cải thiện và tập trung vào lập trình và toán học.

Sáng kiến này nhằm thúc đẩy đổi mới trong các ứng dụng, công cụ và tối ưu hóa AI, với trọng tâm là sự tham gia và phản hồi của cộng đồng. Khả năng của LLAMA 3 đang được khám phá rộng rãi, với các tiêu chuẩn đánh giá và thông tin khác được chia sẻ để nổi bật những tiến bộ của nó.

Meta AI đã phát triển một bộ đánh giá con người toàn diện bao gồm 1.800 lời nhắc bao phủ 12 trường hợp sử dụng chính. Quá trình đánh giá toàn diện này đảm bảo một đánh giá không thiên vị về khả năng của LLAMA 3, ngay cả so với các nhóm mô hình của chính họ.

Kết quả của đánh giá con người này ấn tượng, với mô hình LLAMA 3 8 tỷ tham số vượt qua các tiêu chuẩn đánh giá hiện có như Claude, Sonic, Mistol, Medium và GPT-3.5 trong nhiều hạng mục. Tỷ lệ phần trăm thắng của mô hình này cao hơn đáng kể so với các đối thủ cạnh tranh, thể hiện hiệu suất vượt trội trong các lĩnh vực như tư vấn, gợi ý ý tưởng, lập trình, sáng tác, lý luận và tóm tắt.

Hơn nữa, mô hình LLAMA 3 đang vượt qua Gemini Pro 1.5 của Anthropic và mô hình Cohere 3 Sonic, khẳng định vị trí của nó là mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở hàng đầu hiện nay. Đánh giá toàn diện này nổi bật khả năng vô song của LLAMA 3, khiến nó trở thành một bước đột phá trong lĩnh vực AI.

Meta AI đã làm cho các mô hình LLAMA 3 mới dễ tiếp cận trên nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm AWS, Google Cloud, Hugging Face và nhiều hơn nữa. Các mô hình này có hai phiên bản - mô hình 8 tỷ tham số và mô hình 70 tỷ tham số - cho phép người dùng lựa chọn phiên bản phù hợp nhất với nhu cầu của họ.

Để bắt đầu với LLAMA 3, bạn có thể truy cập mô hình 8 tỷ tham số trên Hugging Face, cũng như mô hình 70 tỷ tham số. Các liên kết đến các mô hình này sẽ được cung cấp trong phần mô tả bên dưới, cho phép bạn bắt đầu khám phá và kiểm tra khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến này.

Meta AI cũng đã giới thiệu một thành phần tích hợp mới cho phép bạn tương tác trực tiếp với mô hình LLAMA 3. Thành phần này cung cấp một giao diện thân thiện với người dùng, nơi bạn có thể nhập các lời nhắc và chứng kiến khả năng tạo ra của mô hình.

Bằng cách sử dụng các mô hình LLAMA 3, bạn có thể mở khóa nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm cả trí thông minh nâng cao, năng suất cải thiện và khả năng lý luận nâng cao. Việc tập trung vào lập trình và toán học mở rộng thêm khả năng của mô hình, khiến nó trở thành một tài sản quý giá cho cả nhà phát triển và nhà nghiên cứu.

Kiến trúc mô hình LLAMA 3 đại diện cho một bước tiến đáng kể so với tiền nhiệm của nó, LLAMA 2. Các cải tiến chính bao gồm:

1. Tokenizer hiệu quả: LLAMA 3 sử dụng một tokenizer với từ vựng 128k token, dẫn đến mã hóa ngôn ngữ hiệu quả hơn và cải thiện hiệu suất tổng thể.

2. Grouped Query Attention: Để tăng cường hiệu quả suy luận, LLAMA 3 giới thiệu một cơ chế chú ý truy vấn nhóm trên cả hai mô hình 8 tỷ và 70 tỷ tham số. Điều này cho phép các mô hình xử lý chuỗi lên đến 8.192 token trong khi duy trì chú ý tự động trong phạm vi tài liệu, cải thiện hiệu quả so với LLAMA 2.

3. Mở rộng dữ liệu huấn luyện: Tập dữ liệu tiền huấn luyện của LLAMA 3 lớn hơn bảy lần so với tập dữ liệu LLAMA 2 ban đầu, bao gồm hơn 15 nghìn tỷ token từ dữ liệu công khai. Điều này bao gồm gấp bốn lần ví dụ về mã, cho phép mô hình tạo mã tốt hơn và giải quyết các vấn đề thực tế.

4. Khả năng đa ngôn ngữ: Dự đoán các trường hợp sử dụng đa ngôn ngữ, tập dữ liệu tiền huấn luyện bao gồm hơn 5% dữ liệu chất lượng cao không phải tiếng Anh, bao phủ hơn 30 ngôn ngữ. Mặc dù hiệu suất trong các ngôn ngữ này có thể không đạt mức độ tiếng Anh, đây vẫn là một bước đáng kể hướng tới hỗ trợ ngôn ngữ rộng hơn.

5. Lọc dữ liệu nghiêm ngặt: Để đảm bảo chất lượng dữ liệu huấn luyện hàng đầu, quá trình phát triển LLAMA 3 đã kết hợp các đường ống lọc dữ liệu nghiêm ngặt, bao gồm các phương pháp khử trùng ngữ nghĩa và bộ phân loại văn bản tận dụng khả năng xác định dữ liệu ấn tượng của các mô hình LLAMA trước đó.

6. Pha trộn dữ liệu tối ưu: Các thử nghiệm rộng rãi đã được thực hiện để xác định các phương pháp tối ưu để pha trộn các nguồn dữ liệu đa dạng vào tập dữ liệu tiền huấn luyện cuối cùng, tăng cường thêm khả năng của mô hình.

Sự cải tiến về kiến trúc này, kết hợp với việc mở rộng và lựa chọn cẩn thận dữ liệu huấn luyện, đặt LLAMA 3 ở vị trí là một mô hình ngôn ngữ lớn hiệu quả, đa năng và đa ngôn ngữ, thiết lập một tiêu chuẩn mới cho khả năng AI nguồn mở.

Việc phát hành Llama 3 bởi Meta AI đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ lớn. Mô hình nguồn mở này đã vượt qua hoặc đạt được hiệu suất tương đương với các mô hình độc quyền như GPT-4, thể hiện khả năng ấn tượng của nó.

Llama 3 có nhiều cải tiến chính, bao gồm giảm tỷ lệ từ chối sai, tăcường lý luận, tạo mã và khả năng tuân theo hướng dẫn. Việc mô hình tập trung vào các ứng dụng thực tế và đánh giá toàn diện con người khiến nó nổi bật, đảm bảo khả năng thích ứng với các trường hợp sử dụng khác nhau.

Kiến trúc của mô hình đã được tối ưu hóa về hiệu quả, với từ vựng lớn hơn và các cơ chế chú ý truy vấn nhóm. Tập dữ liệu tiền huấn luyện rộng lớn, bao gồm hơn 15 nghìn tỷ token và gấp bốn lần ví dụ về mã, tiếp tục nâng cao hiệu suất của Llama 3.

Cam kết của Meta AI với các nguyên tắc nguồn mở và sự tham gia của cộng đồng đáng được ghi nhận, khi họ nhằm thúc đẩy đổi mới và hợp tác trên toàn cảnh AI. Việc sắp phát hành mô hình 400 tỷ tham số là một triển vọng hấp dẫn, hứa hẹn những tiến bộ lớn hơn nữa trong tương lai gần.

Nói chung, Llama 3 đại diện cho một cột mốc quan trọng trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn, thiết lập một tiêu chuẩn mới cho khả năng AI nguồn mở.