Κέντρο προσοχής: AI συνομιλία, παιχνίδια όπως το Retro, αλλαγή τοποθεσίας, Το Roblox ξεμπλοκαρίστηκε
Κέντρο προσοχής: AI συνομιλία, παιχνίδια όπως το Retro, αλλαγή τοποθεσίας, Το Roblox ξεμπλοκαρίστηκε
Από την πρωτοποριακή κυκλοφορία του Llama 1, τα κλειστά, ιδιόκτητα API εκδημοκρατίστηκαν αμετάκλητα. Η σειρά ανοιχτού κώδικα Llama (Large Language Model Meta AI) της Meta έχει αναδιαμορφώσει το τοπίο της Τεχνητής Νοημοσύνης. Το εξαιρετικά ικανό Llama 3 και το πιο πρόσφατο Llama 4 καθιστούν αυτήν την οικογένεια μοντέλων το θεμέλιο για την καινοτομία στην Τεχνητή Νοημοσύνη ανοιχτού κώδικα.
Αν σας μπερδεύουν τα αμέτρητα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, διαβάστε αυτό το περιεκτικό Κριτική για το ΛάμαΜπορείτε να μάθετε τι είναι η Llama, τι κάνει την Llama AI μοναδική, τα συναρπαστικά επιχειρηματικά της επιχειρήματα, την ανταγωνιστική της θέση απέναντι σε κολοσσούς όπως το ChatGPT, έναν πρακτικό οδηγό για επιχειρήσεις και πολλά άλλα.
Πίνακας περιεχομένων
Είδος μικρής καμήλας Αναφέρεται σε μια συλλογή βασικών μοντέλων μεγάλης γλώσσας που αναπτύχθηκαν από την Meta. Σε αντίθεση με προηγούμενα μοντέλα που είναι προσβάσιμα μόνο μέσω API, η σειρά Llama κυκλοφορεί δημόσια για ερευνητική και εμπορική χρήση. Πράγματι, μια προσαρμοσμένη άδεια χρήσης έχει σχεδιαστεί για να αποτρέπει την κακή χρήση και ισχύει υπό συγκεκριμένες συνθήκες κλιμάκωσης. Η τελευταία έκδοση είναι η Llama 4.
Λάμα 4 είναι η πιο πρόσφατη έκδοση. Η Meta ισχυρίζεται ότι είναι η πιο έξυπνη, επεκτάσιμη και βολική έκδοση. Με πιο προηγμένες δυνατότητες συλλογισμού και σχεδιασμού, πολυτροπικές δυνατότητες και πολυγλωσσικές λειτουργίες γραφής, το Llama 4 μπορεί να γίνει το κορυφαίο παράθυρο περιβάλλοντος στον κλάδο. Σας επιτρέπει να αναπτύξετε εύκολα τις πιο απίστευτες ιδέες σας με το Llama API και το Llama Stack. Το τρέχον Llama 4 επιτρέπει πιο εξατομικευμένες εμπειρίες.
Λάμα 3 Κυκλοφόρησε τον Απρίλιο του 2024. Σε σύγκριση με το Llama 2, το Llama 3 έχει αρκετές βελτιώσεις, όπως βελτιωμένη συλλογιστική και κωδικοποίηση, βελτιωμένα δεδομένα εκπαίδευσης, μεγαλύτερο παράθυρο περιβάλλοντος και πιο αποτελεσματικό tokenizer.
Λάμα 1 & 2: Το αρχικό Llama κυκλοφόρησε στις αρχές του 2023 και το Llama 2 τον Ιούλιο του 2023. Σηματοδότησε την άμεση είσοδο του Meta στον χώρο των chatbot. Με μια βελτιωμένη παραλλαγή, από το Llama 2, η σειρά προσφέρει έναν χρήσιμο και ασφαλή διάλογο. Το Llama 1/2 έχει αναπτυχθεί κυρίως για να αμφισβητήσει κατά μέτωπο το ChatGPT του OpenAI και το Bard της Google.
Αναπτύχθηκε από την Meta για την αναδιαμόρφωση του τοπίου της Τεχνητής Νοημοσύνης, το υψηλή απόδοση Δεν θα σας απασχολεί. Το Llama προσαρμόζεται με βάση τα συγκεκριμένα δεδομένα της εταιρείας σας, ώστε να ξεπερνά σε απόδοση μεγαλύτερα γενικά μοντέλα για συγκεκριμένες εργασίες. Η δυνατότητα βελτιστοποίησης το καθιστά κατάλληλο για τους περισσότερους προγραμματιστές και ερευνητές.
Η μοναδικότητα του Llama δεν έγκειται μόνο στην απόδοσή του. Το οικοσύστημα Λάμα έχει γεννήσει μπορεί να αποτελέσει μεγαλύτερο πλεονέκτημα. Το οικοσύστημα Hugging Face έχει πυροδοτήσει μια έκρηξη καινοτομίας. Χιλιάδες βελτιωμένα παράγωγα διατίθενται για διάφορες πιθανές εργασίες.
Επιπλέον, η Llama έχει θέσει σε όλους ένα κορυφαίο LLM. εκδημοκρατισμός της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι ένα ακόμη πλεονέκτημα που κάνει την Llama μοναδική. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης της Llama είναι διαθέσιμα για χρήση, καινοτομία και κατασκευή από όλους τους ερευνητές, προγραμματιστές και νεοσύστατες επιχειρήσεις χωρίς να πληρώνουν τέλη API ή να ζητούν άδεια.
Στρατηγικό πλεονέκτημα για τις επιχειρήσεις. Το Llama επιτρέπει στο κτίριο τεχνητής νοημοσύνης σας να ανήκει σε εσάς. Δεν χρειάζεται πλέον να δεσμεύεστε από την τιμολόγηση, τις αλλαγές πολιτικής ή τις καταργήσεις API ενός προμηθευτή. Αυτό αποτρέπει αποτελεσματικά τον περιορισμό σε προμηθευτές.
Η επιχειρηματική σκοπιμότητα της Llama δεν αφορά απλώς τη χρήση ενός διαφορετικού μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης. Στην πραγματικότητα, μπορεί να αποτελέσει μια θεμελιώδη αλλαγή στον τρόπο με τον οποίο μια εταιρεία αντιμετωπίζει την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Στις πρώτες μέρες, πολλές επιχειρήσεις υιοθέτησαν υπηρεσίες που βασίζονται σε API, όπως το GPT-4 της OpenAI. Αυτή μπορεί να είναι η πιο βολική επιλογή, επιτρέποντας πειραματισμό χαμηλού φραγμού και γρήγορη δημιουργία πρωτοτύπων. Ωστόσο, αυτή η στρατηγική Τεχνητής Νοημοσύνης έχει αντικατασταθεί από μια πιο στρατηγική, μακροπρόθεσμη προσέγγιση, μοντέλα ανοιχτού κώδικα όπως το Llama της Meta. Η περίπτωση του Llama βασίζεται σε τρεις βασικούς παράγοντες: εξοικονόμηση κόστους, έλεγχος και προσαρμογή, καθώς και ασφάλεια δεδομένων.
Το κόστος των API για πολλές εταιρείες (επεξεργασία εκατομμυρίων ερωτημάτων την ημέρα) μπορεί να ανέλθει σε εκατομμύρια ετησίως. Η ανάπτυξη του Llama συνεπάγεται μετατόπιση από τις λειτουργικές δαπάνες (OpEx) στις κεφαλαιουχικές δαπάνες (CapEx). Αυτό καθιστά σαφή την απόδοση επένδυσης (ROI) σε μεγάλο όγκο.
Το Llama σάς επιτρέπει να δημιουργήσετε μια μοναδικά βελτιστοποιημένη Τεχνητή Νοημοσύνη που ταιριάζει καλύτερα στην επιχείρηση ή τα προϊόντα σας. Έχετε επίσης τον πλήρη έλεγχο των εισόδων και των εξόδων του μοντέλου σας. Γίνεται βασικό περιουσιακό στοιχείο, όχι μια ενοικιαζόμενη υπηρεσία.
Η κυβέρνηση και οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες έχουν αυστηρές απαιτήσεις διακυβέρνησης δεδομένων. Το Llama μπορεί να αναπτυχθεί πλήρως επιτόπου ή σε ένα συμβατό VPC (Virtual Private Cloud). Αυτός είναι συχνά ο μόνος νόμιμος τρόπος αξιοποίησης της τεχνολογίας LLM. Επιπλέον, η ανάπτυξη του Llama εντός ενός ασφαλούς VPC σημαίνει ότι όλα τα δεδομένα σας είναι ασφαλή και δεν φεύγουν ποτέ από το τείχος προστασίας σας. Αυτό εξαλείφει αποτελεσματικά τον κίνδυνο έκθεσης δεδομένων σε τρίτους.
Με μια λέξη, η επιχειρηματική περίπτωση για το Llama είναι περίπου ιδιοκτησίαΣας επιστρέφεται η κυριότητα του ανταγωνιστικού σας πλεονεκτήματος, η ασφάλεια των δεδομένων σας και το κόστος σας.
Το Meta's Llama παρέχει έναν νέο τρόπο χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης στις επιχειρήσεις. Αυτό το ισχυρό μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης έχει ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, όπως η Τεχνητή Νοημοσύνη συνομιλίας, η δημιουργία εικόνων και... δημιουργία κειμένου, γλωσσική εκπαίδευση, σύνοψη και άλλες σχετικές εργασίες. Χρησιμοποιώντας προηγμένες δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης, το Llama μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να πετύχουν.
• Εξυπηρέτηση και Υποστήριξη Πελατών
Τα προηγμένα chatbots ή οι εικονικοί βοηθοί που υποστηρίζονται από την Llama μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα τις ερωτήσεις των πελατών, ειδικά τα σύνθετα ερωτήματα, και να παρέχουν σωστές, λαμβάνοντας υπόψη το περιβάλλον. Είναι ωφέλιμο να παρέχετε υποστήριξη πελατών 24/7.
• Ανάλυση Δεδομένων & Επιχειρηματική Ευφυΐα
Το Llama μπορεί να αντλήσει δεδομένα από διάφορες πηγές και να λάβει αποφάσεις που αρχικά απαιτούσαν τεχνικές δεξιότητες. Επιτρέπει στους διευθυντές επιχειρήσεων και τους αναλυτές να λαμβάνουν ένα ερώτημα SQL θέτοντας ερωτήσεις. Το μοντέλο μπορεί να αναλύσει κείμενο, εικόνες, γραφήματα και άλλο περιεχόμενο για να δώσει μια αφηγηματική σύνοψη. Αυτό βοηθά στον γρήγορο εντοπισμό αναδυόμενων τάσεων, ανταγωνιστικών πληροφοριών και συνηθισμένων παραπόνων.
• Μάρκετινγκ & Αυτοματοποίηση Περιεχομένου
Η διαδικασία παραγωγής περιεχομένου υψηλής ποιότητας και βελτιστοποιημένου για SEO είναι χρονοβόρα. Το Llama μπορεί να δημιουργήσει γρήγορα προσχέδια ή ολόκληρα άρθρα με ένα απλό θέμα και πολλές λέξεις-κλειδιά. Οι ανθρώπινοι συντάκτες μπορούν στη συνέχεια να βελτιώσουν αυτά τα αποτελέσματα. Το μοντέλο μπορεί επίσης να αυτοματοποιήσει τη δημιουργία αναρτήσεων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Επιπλέον, μπορεί να βοηθήσει στη σύνταξη ελκυστικών γραμμών θέματος για email και διαφημίσεις.
• Ανάπτυξη Λογισμικού
Ένα μοντέλο Llama ειδικά σχεδιασμένο για κώδικα μπορεί να λειτουργήσει ως προηγμένη αυτόματη συμπλήρωση για τη διατήρηση της ποιότητας του κώδικα, τη διαχείριση παλαιών συστημάτων και την επιτάχυνση των κύκλων ανάπτυξης. Μπορεί να βοηθήσει στην αναθεώρηση του κώδικα για πιθανά σφάλματα. Επιπλέον, μπορεί να δημιουργήσει και να ενημερώσει αυτόματα την τεκμηρίωση κώδικα και τις αναφορές API με βάση τα σχόλια του πηγαίου κώδικα.
Αυτή η ενότητα παρέχει μια παράλληλη σύγκριση της σειράς Llama της Meta με άλλες κορυφαίες εναλλακτικές λύσεις σε μορφή πίνακα. Μπορείτε να συγκρίνετε αυτούς τους βασικούς παράγοντες για να βρείτε την καλύτερη επιλογή για τις συγκεκριμένες ανάγκες σας.
Θα πρέπει να είναι σαφές ότι αυτά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης έχουν τα δικά τους δυνατά και αδύνατα σημεία. Η επιλογή δεν αφορά την εύρεση μίας μόνο επιλογής.
| Μοντέλα AI | LLaMA της Meta 4/3/2 | Το GPT-4 του OpenAI | Κλοντ 3 του Anthropic | PaLM 2 της Google |
| Αδεια | Άδεια ανοιχτού κώδικα, προσαρμοσμένη | Ιδιόκτητος | Ιδιόκτητος | Ιδιόκτητος |
| Πρόσβαση | Λήψη και αυτο-φιλοξενία | Μόνο για API Πρόσβαση μέσω συνδρομής | Μόνο για API Πρόσβαση μέσω τιμολόγησης βάσει χρήσης | Μόνο για API Πρόσβαση μέσω της τεχνητής νοημοσύνης Vertex της Google |
| Μοντέλα AI | LLaMA της Meta 4/3/2 | Το GPT-4 του OpenAI | Κλοντ 3 του Anthropic | PaLM 2 της Google |
| Εκτέλεση | Κορυφαίας κατηγορίας Ανταγωνιστικό με κορυφαία μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Απαιτείται βελτίωση για να ταιριάζει με την απόδοση GPT-4 σε συγκεκριμένες εργασίες. Υπάρχει έλλειψη στην παροχή ελκυστικού, υψηλής ποιότητας δημιουργικού περιεχομένου. | Ηγέτης του κλάδου Χειρισμός σύνθετης συλλογιστικής, λεπτής απόχρωσης και δημιουργικής επίλυσης προβλημάτων | Κορυφαίας κατηγορίας Άριστος στην ανάλυση δεδομένων, στον εκλεπτυσμένο διάλογο και στη συλλογιστική σε βάθος χρόνου | Κορυφαίας κατηγορίας Άριστος στη συλλογιστική και σε πολύγλωσσες εργασίες |
| Δομή κόστους | Υψηλή Κεφαλαιουχική Απόδοση, Χαμηλή Λειτουργική Απόδοση Κλίμακες κόστους με βάση το μέγεθος του μοντέλου και τον όγκο χρήσης | Χωρίς Κεφαλαιουχικές Εξόδοι, Υψηλές Λειτουργικές Εξόδοι Όχι αρχικό κόστος, αλλά πληρωμή ανά διακριτικό για χρήση | Χωρίς κεφαλαιουχικές δαπάνες, υψηλό λειτουργικό κόστος Παρόμοιο με το OpenAI, πληρωμή ανά διακριτικό | Χωρίς κεφαλαιουχικές δαπάνες, υψηλό λειτουργικό κόστος Πληρωμή ανά διακριτικό στο Vertex AI, με εκπτώσεις όγκου |
| Απόρρητο και ασφάλεια δεδομένων | Μέγιστος έλεγχος Τα δεδομένα δεν θα εγκαταλείψουν ποτέ την υποδομή σας. Ιδανικό για βιομηχανίες με αυστηρή ρύθμιση. | Τα δεδομένα εισόδου/εξόδου υποβάλλονται σε επεξεργασία στους διακομιστές της OpenAI | Ισχυρή πολιτική απορρήτου, αλλά τα δεδομένα υποβάλλονται σε επεξεργασία από την Anthropic | Ασφάλεια εταιρικού επιπέδου Δεδομένα που υποβάλλονται σε επεξεργασία στο Google Cloud Προσφορές Έλεγχοι VPC και δεσμεύσεις διατήρησης δεδομένων |
| Προσαρμογή & Έλεγχος | Πλήρης έλεγχος Μπορεί να βελτιστοποιηθεί πλήρως σε ιδιόκτητα δεδομένα | Περιορισμένος Η βελτιστοποίηση είναι διαθέσιμη μόνο για παλαιότερα μοντέλα (όχι GPT-4) | Περιορισμένος Προσαρμοσμένη μέσω άμεσης μηχανικής και περιβάλλοντος | Ισχυρός Καλή υποστήριξη για βελτιστοποίηση και ενισχυτική μάθηση |
| Επεκτασιμότητα | Πρέπει να παρέχετε και να διαχειρίζεστε τη δική σας υποδομή | Το OpenAI διαχειρίζεται όλες τις υποδομές | Η Anthropic διαχειρίζεται όλες τις υποδομές. | Το Google Cloud διαχειρίζεται την υποδομή |
Γενικά, το Llama είναι ιδανικό για εταιρείες που προτιμούν να έχουν πλήρη έλεγχο, προστασία δεδομένων και δυνατότητα προσαρμογής. Το GPT-4 είναι ιδανικό για επιχειρήσεις που απαιτούν την υψηλότερη απόδοση και δυνατότητες συλλογισμού. Μπορεί να χειριστεί καλύτερα πολύπλοκες εργασίες, ειδικά δημιουργική και προηγμένη ανάλυση. Το Claude 3 είναι ιδανικό για εφαρμογές όπου η ασφάλεια και η μειωμένη μεροληψία είναι πρωταρχικής σημασίας. Σπάνια παράγει επιβλαβή αποτελέσματα. Το PaLM 2 είναι ιδανικό για επιχειρήσεις που είναι βαθιά ενσωματωμένες στο οικοσύστημα του Google Cloud. Εξασφαλίζει απρόσκοπτη ενσωμάτωση με άλλα εργαλεία της Google.
Πριν από την ανάπτυξη του Llama, θα πρέπει πρώτα να προσδιορίσετε τις ανάγκες σας ανάλογα με την συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης. Είτε χρειάζεστε το μοντέλο παραμέτρων 70B για μέγιστη ποιότητα είτε μόνο το μοντέλο 8B για βασικές εργασίες;
Θα πρέπει να επιλέξετε τη μέθοδο ανάπτυξης, όπως έναν τοπικό υπολογιστή, μια εικονική μηχανή cloud ή μια διαχειριζόμενη υπηρεσία. Η αποτελεσματική εκτέλεση μοντέλων Llama συχνά απαιτεί μια ισχυρή GPU, ειδικά για τα μεγαλύτερα μοντέλα. Στη συνέχεια, μπορείτε να κατεβάσετε το σωστό μοντέλο από τον ιστότοπο Meta.
Κάντε κλικ στο Λήψη μοντέλων κουμπί για να εισαγάγετε το Αίτημα πρόσβασης σελίδα. Παρέχετε τις απαιτούμενες πληροφορίες και επιλέξτε το επιθυμητό μοντέλο Λάμα.
Κάντε κλικ στο Επόμενο κουμπί για ανάγνωση Οροι και ΠροϋποθέσειςΘα πρέπει να ελέγξετε προσεκτικά την Άδεια Χρήσης Κοινότητας και, στη συνέχεια, να κάνετε κλικ στο Αποδοχή και Συνέχεια Ακολουθήστε τις οδηγίες στην οθόνη για να κατεβάσετε το επιλεγμένο μοντέλο.
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ένα πλαίσιο όπως το Text Generation Inference για να αποκτήσετε έναν διακομιστή API υψηλής απόδοσης. Εάν χρειάζεστε μια διεπαφή συνομιλίας, αναπτύξτε ένα περιβάλλον εργασίας χρήστη όπως Chatbot UI ή NextChat. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήστε τα ιδιόκτητα δεδομένα σας με πλαίσια για να δημιουργήσετε το δικό σας εξειδικευμένο μοντέλο.
Θα πρέπει να γνωρίζετε πώς να ξεπερνάτε τις προκλήσεις για να χρησιμοποιείτε αποτελεσματικά τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Αρχική Πολυπλοκότητα Εγκατάστασης
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα προκατασκευασμένα εργαλεία και τα κοντέινερ του. Εκτελέστε μοντέλα τοπικά με μία μόνο εντολή. Μπορείτε επίσης να στραφείτε σε πλατφόρμες που βασίζονται στο cloud χωρίς καμία τοπική ρύθμιση. Το Hugging Face σάς επιτρέπει να εκτελείτε και να δημιουργείτε demos χρησιμοποιώντας προκαθορισμένα περιβάλλοντα. Επιπλέον, μπορείτε να ξεκινήσετε με το llama.cpp για να εκτελέσετε μια κβαντισμένη έκδοση του Llama.
• Διαχείριση Πόρων & Βελτιστοποίηση Κόστους
Τα μεγάλα μοντέλα απαιτούν GPU υψηλής μνήμης, οι οποίες συχνά είναι σπάνιες και δαπανηρές.
Η κβαντοποίηση είναι η πιο αποτελεσματική τεχνική. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε βιβλιοθήκες για κβαντοποίηση 4-bit κατά την εξαγωγή συμπερασμάτων ή τη βελτιστοποίηση. Σε λιγότερο ισχυρό υλικό, χρησιμοποιήστε το llama.cpp για την εκτέλεση μοντέλων. Και οι δύο μέθοδοι μπορούν να μειώσουν αποτελεσματικά τη χρήση μνήμης. Επιπλέον, βεβαιωθείτε ότι έχετε επιλέξει το σωστό μοντέλο για τις εργασίες σας. Ένα μικρότερο, βελτιστοποιημένο μοντέλο μπορεί να είναι πιο οικονομικό.
• Παραμείνετε ενημερωμένοι για τις νέες κυκλοφορίες
Πολλά νέα μοντέλα, τεχνικές και βιβλιοθήκες κυκλοφορούν εβδομαδιαίως. Μπορεί να είναι δύσκολο να παραμένετε ενημερωμένοι.
Θα πρέπει να εγγραφείτε σε επίσημα ιστολόγια όπως το Meta AI, το Hugging Face και το vLLM. Επιπλέον, νέες τεχνικές βελτίωσης, εφαρμογές, βελτιώσεις στην αποδοτικότητα, εμπειρίες, λύσεις και πολλά άλλα κοινοποιούνται σε πλατφόρμες όπως το GitHub και το Hugging Face. Αυτό επιτρέπει στην ομάδα σας να ενσωματώνει βελτιώσεις.
Μπορεί επίσης να χρειαστείτε:
Ερώτηση 1. Επιτρέπεται η χρήση της εξόδου των μοντέλων Llama για την εκπαίδευση άλλων LLM;
Ναι, η Meta επιτρέπει τη χρήση νεότερων εκδόσεων (Llama 3.1 και νεότερες) της εξόδου της Llama για την εκπαίδευση άλλων μοντέλων. Σίγουρα, δεν επιτρέπεται να τη χρησιμοποιήσετε για να δημιουργήσετε ένα προϊόν που ανταγωνίζεται την Meta. Επιπλέον, πρέπει να γνωρίζετε πολύ καλά τα νομικά όρια που ορίζονται από την άδεια χρήσης της Meta.
Ερώτηση 2. Έχουν περιορισμοί τα μοντέλα Λάμα; Ποιοι είναι οι σχετικοί όροι;
Ναι, τα μοντέλα Llama έχουν σημαντικούς περιορισμούς, οι οποίοι καθορίζονται από τη δομή αδειοδότησής τους. Αυτά τα μοντέλα δεν είναι πραγματικά ανοιχτού κώδικα. Αντίθετα, κυκλοφορούν με ιδιόκτητη άδεια χρήσης από την Meta. Αυτό γίνεται για την προστασία των συμφερόντων της Meta και την αποτροπή ανταγωνιστικών περιπτώσεων χρήσης.
Ερώτηση 3. Ποιες είναι οι συνήθεις περιπτώσεις χρήσης του Llama;
Οι καθημερινές περιπτώσεις χρήσης του Llama περιλαμβάνουν την κατανόηση εικόνων και εγγράφων, την απάντηση ερωτήσεων, τη δημιουργία εικόνων και κειμένου, τη δημιουργία και σύνοψη γλώσσας, την εκπαίδευση σε γλώσσες, την τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας και πολλά άλλα. Το Llama μπορεί να απαντήσει στην ερώτησή σας με βάση το περιεχόμενο εικόνας ή εγγράφου που παρείχατε. Επιπλέον, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία ενός chatbot ή ενός οπτικού βοηθού.
Ερώτηση 4. Ποιες είναι οι απαιτήσεις υλικού για τη χρήση μοντέλων Llama;
Οι απαιτήσεις υλικού για την εκτέλεση μοντέλων Llama καθορίζονται από τρεις βασικούς παράγοντες: το μέγεθος του μοντέλου, την κβαντοποίηση και την περίπτωση χρήσης. Για τους περισσότερους προγραμματιστές, μια κάρτα γραφικών RTX 4070/4080/4090 ή ένας Mac με ενοποιημένη μνήμη 16-36GB είναι μια ευέλικτη επιλογή για μοντέλα Llama έως 70B. Για λειτουργία που βασίζεται σε GPU, ο πιο κρίσιμος παράγοντας είναι η VRAM της κάρτας γραφικών σας. Όπως αναφέρθηκε, επιλέξτε το σωστό μέγεθος μοντέλου με βάση τις ανάγκες σας και, στη συνέχεια, επιλέξτε το επίπεδο κβαντοποίησης που μπορεί να εκτελεστεί στο υλικό σας.
Ερώτηση 5. Είναι το Llama τόσο καλό όσο το ChatGPT;
Μπορείτε να ελέγξετε τον παραπάνω πίνακα για να συγκρίνετε τους βασικούς παράγοντες μεταξύ Λάμα και ChatGPTΤο Llama μπορεί να εκτελεστεί τοπικά και εκτός σύνδεσης. Προσφέρει πιο ασφαλή προστασία δεδομένων. Επιπλέον, το ίδιο το μοντέλο Llama είναι δωρεάν στη χρήση. Το ChatGPT διαθέτει μια δωρεάν έκδοση, αλλά τα προηγμένα μοντέλα και οι λειτουργίες του απαιτούν ένα πρόγραμμα επί πληρωμή.
συμπέρασμα
Είδος μικρής καμήλας Δεν είναι απλώς ένα ακόμη μοντέλο. Συχνά θεωρείται ως μια στρατηγική στροφή προς ένα πιο προσιτό και προσαρμόσιμο μέλλον τεχνητής νοημοσύνης. Μπορείτε να μάθετε διάφορες σχετικές πληροφορίες σχετικά με την οικογένεια τεχνητής νοημοσύνης Llama σε αυτήν την απλή κριτική και στη συνέχεια να μάθετε αν αξίζει τον κόπο.
Βρήκατε αυτό χρήσιμο;
484 Ψήφοι
ΝΑΙΣας ευχαριστούμε που μας ενημερώσατε!
ΟχιΣας ευχαριστούμε που μας ενημερώσατε! 
Κορυφαία 9 Ηλεκτρονική αναθεώρηση Chatbots AI: Χαρακτηριστικά, Τιμολόγηση, Πλεονεκτήματα και Μειονεκτήματα
Όλα συμπεριλαμβάνονται
Character.AI Review: Unleashing Creativity in the AI World
Όλα συμπεριλαμβάνονται
Λεπτομερής ανασκόπηση του YouChat: Ένα απίστευτο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης για όλους
Όλα συμπεριλαμβάνονται
Top 7 Incredible Chatbots AI: Instant Genrate of Ideas
Όλα συμπεριλαμβάνονται
