Meta vừa mới phát hành các mô hình Llama mới, và mô hình 405 tỷ tham số được coi là tiên tiến nhất, vượt trội hơn GPT-4 trên hầu hết các tiêu chuẩn đánh giá. Các mô hình 70B và 8B cũng đã được cập nhật lên Llama 3.1, với những cải thiện đáng kể, đặc biệt là đối với mô hình 8B.

Các tiêu chuẩn đánh giá cho thấy kết quả ấn tượng, với Llama 3.1 45B đạt 89 điểm trong đánh giá của con người, tương đương với GPT-4 Omni. Trên các bài kiểm tra khác như MathLang, nó thậm chí còn vượt trội hơn các mô hình tiên tiến khác. Sự cải thiện về hiệu suất của các mô hình 70B và 8B đặc biệt đáng chú ý, với mô hình 8B gần như gấp đôi điểm số trên một số tiêu chuẩn đánh giá.

Mặc dù các tiêu chuẩn đánh giá là quan trọng, nhưng "kiểm tra cảm nhận" cũng rất quan trọng. Giọng điệu và phong cách viết của Llama 3.1 được cho là tương tự như Lark, mà một số người thích hơn so với ChatGPT. Tuy nhiên, phán quyết cuối cùng sẽ phụ thuộc vào sở thích và trường hợp sử dụng cá nhân.

Trước tiên, hãy cùng tìm hiểu các thông số cơ bản. Meta đã phát hành ba mô hình Llama mới: một mô hình 405 tỷ tham số hoàn toàn mới, và các mô hình 70B và 8B được cập nhật (gọi là Llama 3.1).

Mô hình 405B được thiết kế để cạnh tranh với GPT-4 và các mô hình tiên tiến khác. Những mô hình lớn này rất giỏi trong các nhiệm vụ như lập trình, lý luận toán học và kiến thức tổng quát. Tuy nhiên, chúng có thể không phù hợp với hầu hết người dùng gia đình.

Các mô hình nhỏ hơn 70B và 8B thì dễ tiếp cận hơn, và đặc biệt là mô hình 8B đã có những cải thiện đáng kể. Trên các tiêu chuẩn như đánh giá của con người, toán học và sử dụng công cụ, mô hình 8B vượt trội hơn so với phiên bản Llama 3 trước đó.

Nhưng như câu nói thường được nhắc đến, "các tiêu chuẩn đánh giá không phải là tất cả". Thử thách thực sự là "kiểm tra cảm nhận" - cách mô hình hoạt động trong các đánh giá chủ quan thực tế. Giọng điệu và phong cách viết của mô hình 8B được cho là tương tự như Claude của Anthropic, mà một số người thích hơn so với ChatGPT.

Cuối cùng, "kiểm tra cảm nhận" là điều mà người dùng sẽ phải tự xác định. Các trường hợp sử dụng khác nhau có thể ưu tiên các phẩm chất khác nhau. Tin tốt là với việc các mô hình này được phát hành mã nguồn mở, người dùng có thể thử nghiệm và tìm ra những gì phù hợp nhất với nhu cầu của họ.

Việc phát hành các mô hình Llama 3.1 mới, đặc biệt là các phiên bản 8B và 405B, mở ra một thế giới các trường hợp sử dụng đầy hứng khởi. Một trong những khả năng hấp dẫn nhất là khả năng sử dụng Rag (Retrieval-Augmented Generation) và tinh chỉnh (fine-tuning).

Rag cho phép mô hình bổ sung cửa sổ ngữ cảnh của nó bằng cách sử dụng các tệp hoặc tài liệu bên ngoài. Điều này thực sự mở rộng kiến thức và khả năng của mô hình, cho phép nó khai thác từ một phạm vi thông tin rộng hơn. Điều này có thể đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ yêu cầu kiến thức chuyên sâu hoặc khả năng tham chiếu đến dữ liệu cụ thể.

Tinh chỉnh, mặt khác, cho phép bạn chuyên biệt hóa mô hình cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Bằng cách cung cấp cho mô hình các cặp đầu vào-đầu ra liên quan, bạn có thể tinh chỉnh nó để nó xuất sắc trong một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như phân loại dữ liệu hoặc tạo ra ngôn ngữ chuyên biệt. Đây có thể là một công cụ mạnh mẽ để điều chỉnh mô hình phù hợp với nhu cầu độc đáo của bạn.

Ngoài Rag và tinh chỉnh, tính chất mã nguồn mở của các mô hình Llama này cũng cho phép tạo dữ liệu tổng hợp. Điều này có nghĩa là bạn có thể tạo ra các tập dữ liệu nhân tạo để tiếp tục đào tạo hoặc tinh chỉnh mô hình, cho phép bạn có thêm quyền kiểm soát và linh hoạt trong việc cải thiện hiệu suất của nó.

Giá cả của các mô hình này cũng đáng chú ý, với mô hình 8B được định giá cạnh tranh so với các lựa chọn thay thế như GPT-4 Mini. Điều này, kết hợp với khả năng chạy các mô hình cục bộ, khiến chúng trở nên dễ tiếp cận hơn với một phạm vi người dùng và trường hợp sử dụng rộng hơn.

Có nhiều lựa chọn để truy cập và sử dụng các mô hình Llama 3.1 mới, bao gồm các tùy chọn miễn phí và triển khai cục bộ:

1. Replicate Space: Có một phiên bản miễn phí của các mô hình Llama 3.1 được lưu trữ trên Replicate, có thể được truy cập và sử dụng mà không tốn bất kỳ chi phí nào. Liên kết đến phiên bản miễn phí này sẽ được cung cấp trong mô tả bên dưới.

2. Triển khai cục bộ: Bạn có thể tải xuống và chạy các mô hình Llama 3.1 cục bộ trên máy tính của riêng mình. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các công cụ như LLM Studio, cung cấp một giao diện đồ họa thân thiện với người dùng để tải xuống và chạy các mô hình. Điều này cho phép bạn sử dụng các mô hình ngoại tuyến và không phụ thuộc vào bất kỳ dịch vụ bên ngoài nào.

3. Jailbreaking: Các mô hình Llama 3.1 có thể được "jailbreak" bằng cách sử dụng các lời nhắc để loại bỏ các hạn chế về nội dung. Điều này cho phép bạn tạo ra nội dung không bị kiểm duyệt và có thể nguy hiểm. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải sử dụng tính năng này một cách có trách nhiệm và tránh tạo ra bất cứ thứ gì có hại.

4. Tinh chỉnh: Các mô hình Llama 3.1, bao gồm cả phiên bản nhỏ hơn 8B, có thể được tinh chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Điều này liên quan đến việc cung cấp cho mô hình các cặp đầu vào-đầu ra tùy chỉnh để chuyên biệt hóa nó cho nhu cầu của bạn. Open AI cũng đã phát hành các khả năng tinh chỉnh cho mô hình GPT-4 Mini của họ, cung cấp một lựa chọn khác cho việc tinh chỉnh.

5. Đánh giá tiêu chuẩn: Mặc dù các tiêu chuẩn đánh giá không phải là tất cả, các mô hình Llama 3.1 đã cho thấy hiệu suất ấn tượng trên các tiêu chuẩn đánh giá khác nhau, thường đạt hoặc vượt qua khả năng của các mô hình tiên tiến khác như GPT-4 Omni.

Việc phát hành Llama 3.1 bởi Meta đã tạo ra sự phấn khích đáng kể trong cộng đồng AI. Mô hình ngôn ngữ tiên tiến này, với các tiêu chuẩn đánh giá ấn tượng của nó, có tiềm năng để cách mạng hóa các ứng dụng khác nhau. Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về khả năng của công cụ mã nguồn mở mạnh mẽ này.

Trước tiên và quan trọng nhất, các tiêu chuẩn đánh giá của Llama 3.1 thực sự đáng kinh ngạc. Mô hình 405 tỷ tham số vượt trội hơn GPT-4 Omni trên nhiều chỉ số chính, bao gồm đánh giá của con người, toán học và sử dụng công cụ. Mặc dù các mô hình lớn hơn có thể không thực tế cho sử dụng tại gia, các phiên bản 70 tỷ và 8 tỷ tham số cũng cung cấp hiệu suất ấn tượng có thể được khai thác cho một loạt các nhiệm vụ.

Một trong những tính năng nổi bật của Llama 3.1 là khả năng xử lý ngữ cảnh dài. Cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token của mô hình cho phép nó duy trì sự liên kết và độ sâu trong các phản hồi của nó, khiến nó phù hợp với các nhiệm vụ yêu cầu kiến thức nền tảng rộng hoặc lý luận nhiều bước.

Tính chất mã nguồn mở của Llama 3.1 mở ra một thế giới các khả năng. Người dùng có thể tinh chỉnh mô hình cho nhu cầu cụ thể của họ, khai thác các nguồn dữ liệu bên ngoài thông qua Retrieval Augmented Generation (RAG) và thậm chí khám phá cách loại bỏ các hạn chế về nội dung. Mức độ tùy chỉnh và linh hoạt này là một bước đột phá,赋予các nhà phát triển và nhà nghiên cứu quyền năng để đẩy mạnh giới hạn của những gì có thể đạt được với các mô hình ngôn ngữ.

Để kiểm tra Llama 3.1, chúng tôi đã khám phá các trường hợp sử dụng khác nhau. Việc suy luận theo thời gian thực do nhóm Gro thể hiện cho thấy tốc độ phản hồi chớp nhoáng của mô hình, trong khi tích hợp với Perplexity AI nổi bật tiềm năng của nó trong việc tăng cường tìm kiếm và truy xuất thông tin.

Đối với những người muốn thử nghiệm Llama 3.1 trực tiếp, có nhiều tùy chọn có sẵn. Nền tảng Replicate cung cấp một phiên bản miễn phí, và công cụ LLM Studio cung cấp một giao diện thân thiện với người dùng để tải xuống và chạy các mô hình cục bộ. Tùy chọn triển khai cục bộ này đặc biệt có giá trị đối với các trường hợp sử dụng yêu cầu quyền riêng tư hoặc khả năng ngoại tuyến.

Khi chúng ta tiếp tục khám phá khả năng của Llama 3.1, tiềm năng đổi mới thực sự rất hấp dẫn. Từ việc tinh chỉnh cho các nhiệm vụ chuyên biệt đến khai thác khả năng không bị kiểm duyệ