Việc Meta phát hành mô hình LLAMA 3 đã là một sự kiện mốc son đối với cộng đồng trí tuệ nhân tạo. Các tiêu chuẩn đánh giá và hiệu suất của mô hình nguồn mở này thực sự ấn tượng:

• Mô hình LLAMA 3 với 8 tỷ tham số đã gần bằng với mô hình LLAMA 2 lớn nhất, thể hiện những cải tiến đáng kể về hiệu quả và khả năng.
• Mô hình LLAMA 3 với 70 tỷ tham số đạt khoảng 82 MMLU (Multitask Metric for Language Understanding), dẫn đầu các tiêu chuẩn đánh giá về lý luận và toán học.
• Mô hình LLAMA 3 với 400 tỷ tham số sắp được đào tạo, được kỳ vọng sẽ dẫn đầu ngành về nhiều tiêu chuẩn đánh giá, có thể ngang tầm với GPT-4 về khả năng.
• LLAMA 3 đã vượt qua hiệu suất của các mô hình tiên tiến như Claude Sonet, chứng minh khả năng của Meta trong việc mở rộng giới hạn của trí tuệ nhân tạo nguồn mở.
• So với các mô hình nguồn mở khác như Megatron và Gemini, LLAMA 3 luôn vượt trội về hiệu suất trên nhiều tiêu chuẩn đánh giá và nhiệm vụ.
• Meta đã phát triển một bộ đánh giá chất lượng cao dựa trên con người để tối ưu hóa LLAMA 3 cho các tình huống thực tế, đảm bảo khả năng của mô hình được áp dụng vào các ứng dụng thực tế.

Meta đã phát triển một bộ đánh giá chất lượng cao dựa trên con người để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình Llama 3 cho các tình huống thực tế. Bộ đánh giá này bao gồm 1.800 lời nhắc bao phủ 12 trường hợp sử dụng chính, bao gồm:

• Yêu cầu lời khuyên
• Gợi ý ý tưởng
• Phân loại
• Trả lời câu hỏi đóng
• Lập trình
• Sáng tác văn học
• Trích xuất
• Nhập vai
• Trả lời câu hỏi mở
• Lý luận
• Viết lại
• Tóm tắt

Để tránh sự quá khớp ngẫu nhiên, ngay cả các nhóm mô hình hóa của chính Meta cũng không có quyền truy cập vào bộ đánh giá này.

Khi được kiểm tra với các mô hình tiên tiến khác như Claude Sonic, Llama 3 đã thể hiện rất tốt trong đánh giá của con người:

• 52% thắng
• 12,9% hòa
• 34% thua

Trên các tiêu chuẩn đánh giá khác nhau, mô hình Llama 3 với 70 tỷ tham số luôn vượt trội so với các mô hình nguồn mở và đóng khác, bao gồm cả Mistral 8x22B và Gemini Pro 1.0.

Mô hình Llama 3 cũng sử dụng bộ mã hóa token hiệu quả hơn với từ vựng 128.000 token, dẫn đến những cải thiện hiệu suất đáng kể. Ngoài ra, dữ liệu đào tạo cho Llama 3 lớn hơn 7 lần so với Llama 2, với 4 lần nhiều mã hơn và hơn 5% dữ liệu phi Anh ngữ chất lượng cao bao phủ hơn 30 ngôn ngữ.

Mô hình llama 3 của Meta sử dụng một bộ mã hóa token với từ vựng 128.000 token, cho phép mã hóa ngôn ngữ hiệu quả hơn và dẫn đến những cải thiện đáng kể về hiệu suất của mô hình.

Dữ liệu đào tạo cho llama 3 rất rộng lớn, bao gồm hơn 5 nghìn tỷ token được thu thập từ các nguồn công khai. Tập dữ liệu này lớn hơn 7 lần so với llama 2 và bao gồm 4 lần nhiều mã hơn. Ngoài ra, hơn 5% dữ liệu đào tạo là dữ liệu phi Anh ngữ chất lượng cao bao phủ hơn 30 ngôn ngữ, mặc dù hiệu suất của mô hình được dự kiến sẽ mạnh hơn ở tiếng Anh.

Phạm vi và chất lượng của dữ liệu đào tạo đã là những yếu tố then chốt trong kết quả đánh giá ấn tượng của llama 3, vượt qua các mô hình tiên tiến như Claude Sonet và vượt trội so với các mô hình nguồn mở và đóng khác cùng kích thước. Việc Meta tập trung vào tối ưu hóa mô hình cho các trường hợp sử dụng thực tế thông qua bộ đánh giá mới dựa trên con người cũng đã góp phần vào hiệu suất mạnh mẽ của nó.

Một trong những thông báo gây bất ngờ và hấp dẫn nhất từ việc phát hành LLAMA 3 của Meta là mô hình 400 tỷ tham số sắp tới. Mô hình khổng lồ này hiện vẫn đang trong quá trình đào tạo, với checkpoint mới nhất tính đến ngày 15 tháng 4 năm 2023.

Khi so sánh với các mô hình ngôn ngữ lớn khác như GPT-4 và Chinchilla, mô hình LLAMA 3 sắp tới này dường như ngang bằng hoặc thậm chí vượt qua khả năng của chúng. Theo các tiêu chuẩn đánh giá được cung cấp, mô hình LLAMA 3 400 tỷ tham số này được kỳ vọng sẽ đạt hiệu suất dẫn đầu ngành trên nhiều nhiệm vụ, bao gồm cả tiêu chuẩn đánh giá lý luận và toán học MMLU.

Mô hình sắp tới này đại diện cho một khoảnh khắc quan trọng đối với cộng đồng trí tuệ nhân tạo, vì nó sẽ cung cấp quyền truy cập công khai vào một mô hình cấp GPT-4. Điều này được kỳ vọng sẽ thay đổi đáng kể bối cảnh cho nhiều nỗ lực nghiên cứu và các công ty khởi nghiệp cơ sở, mở ra một làn sóng đổi mới và năng lượng xây dựng trên toàn hệ sinh thái.

Mặc dù các bản phát hành LLAMA 3 hiện tại ở 8 tỷ và 70 tỷ tham số đã thể hiện hiệu suất ấn tượng, mô hình 400 tỷ tham số sắp tới được dự kiến sẽ đưa mọi thứ lên một tầm cao mới. Khi mô hình tiếp tục được đào tạo trong những tháng tới, nó được kỳ vọng sẽ tiếp tục cải thiện và khẳng định vị trí của mình là một nền tảng trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ và nguồn mở, có thể được các nhà phát triển và nhà nghiên cứu khai thác.

Việc phát hành mô hình Llama 3 của Meta là một sự kiện mốc son đối với cộng đồng trí tuệ nhân tạo. Hiệu suất của mô hình trên các tiêu chuẩn đánh giá, bao gồm cả việc vượt qua các mô hình tiên tiến như Claude Sonet, thực sự ấn tượng.

Việc mã nguồn mở hóa Llama 3 là một bước tiến lớn, vì nó cung cấp cho cộng đồng nhà phát triển quyền truy cập vào một hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ, ngang tầm với GPT-4 về khả năng. Điều này chắc chắn sẽ thúc đẩy sự đổi mới và tiến bộ trong các lĩnh vực như khoa học, y tế và nhiều lĩnh vực khác.

Việc Meta tập trung vào việc tối ưu hóa Llama 3 cho các trường hợp sử dụng thực tế, như được thể hiện qua bộ đánh giá mới dựa trên con người, là một phương pháp đáng khen ngợi. Bằng cách ưu tiên hiệu suất hướng con người, Meta đảm bảo rằng mô hình không chỉ ấn tượng trên giấy tờ, mà còn thực tế và hữu ích trong các ứng dụng hàng ngày.

Việc phát hành mô hình Llama 3 400 tỷ tham số sắp tới rất được mong đợi, vì nó được kỳ vọng sẽ đẩy mạnh thêm giới hạn của trí tuệ nhân tạo nguồn mở. Cộng đồng đang mong chờ sự ra mắt của mô hình này và tiềm năng mà nó mang lại để mở khóa các cơ hội nghiên cứu và phát triển mới.

Nói chung, việc phát hành Llama 3 là một mốc son quan trọng trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo, và sẽ rất thú vị khi theo dõi cách cộng đồng nguồn mở khai thác công cụ mạnh mẽ này để thúc đẩy đổi mới và tiến bộ trong những năm tới.