Desde el revolucionario lanzamiento de Llama 1, las API cerradas y propietarias se democratizaron irrevocablemente. La serie Llama (Large Language Model Meta AI) de código abierto de Meta ha transformado el panorama de la IA. El potente Llama 3 y su reciente lanzamiento, Llama 4, convierten a esta familia de modelos en la base de la innovación en IA de código abierto.
Si está confundido por los innumerables modelos de IA, lea este completo Reseña de llamasPodrás aprender qué es Llama, qué hace única a Llama AI, su convincente caso de negocio, su posición competitiva frente a gigantes como ChatGPT, una guía práctica para empresas y más.
Tabla de contenido
Llama Se refiere a una colección de grandes modelos lingüísticos fundamentales desarrollados por Meta. A diferencia de los modelos anteriores, a los que solo se puede acceder mediante API, la serie Llama se publica para investigación y uso comercial. De hecho, se ha diseñado una licencia personalizada para evitar el uso indebido y se aplica bajo condiciones de escalado específicas. La versión más reciente es Llama 4.
Llama 4 Es la última versión. Meta afirma que es la versión más inteligente, escalable y práctica. Con capacidades de razonamiento y planificación más avanzadas, capacidades multimodales y funciones de escritura multilingüe, Llama 4 puede convertirse en la ventana de contexto líder en la industria. Te permite implementar fácilmente tus ideas más increíbles con la API de Llama y Llama Stack. Llama 4 ofrece experiencias más personalizadas.
Llama 3 Se lanzó en abril de 2024. En comparación con Llama 2, Llama 3 tiene varias mejoras, incluido un razonamiento y una codificación mejorados, datos de entrenamiento mejorados, una ventana de contexto más grande y un tokenizador más eficiente.
Llama 1 y 2: El Llama original se lanzó a principios de 2023 y Llama 2 en julio de 2023. Marcaron la entrada directa de Meta en el mundo de los chatbots. Con una variante optimizada desde Llama 2, la serie ofrece un diálogo útil y seguro. Llama 1/2 está desarrollado principalmente para competir directamente con ChatGPT de OpenAI y Bard de Google.
Desarrollado por Meta para remodelar el panorama de la IA, el rendimiento alto No será su problema. Llama se ajusta con precisión a los datos específicos de su empresa para superar a los modelos genéricos más grandes en tareas específicas. Su potencial de ajuste lo hace ideal para la mayoría de los desarrolladores e investigadores.
La singularidad de Llama no reside únicamente en su rendimiento. ecosistema Llama ha generado Puede ser una mayor ventaja. Su ecosistema Hugging Face ha impulsado una explosión de innovación. Se ofrecen miles de derivados optimizados para diferentes tareas imaginables.
Además, Llama ha puesto un LLM de primer nivel al alcance de todos. democratización de la IA Es otro beneficio que hace única a Llama. Los modelos de IA de Llama están disponibles para que investigadores, desarrolladores y startups los usen, innoven y desarrollen sin pagar tarifas de API ni solicitar permisos.
Ventaja estratégica para las empresas. Llama permite que tu edificio de IA sea tuyo. Ya no necesitas depender de precios, cambios de política ni obsolescencias de API de un proveedor. Esto evita la dependencia de un proveedor de forma eficaz.
El argumento comercial para Llama no se limita a usar un modelo de IA diferente. De hecho, puede suponer un cambio fundamental en la forma en que una empresa aborda la IA.
En sus inicios, muchas empresas adoptaron servicios basados en API, como GPT-4 de OpenAI. Esta puede ser la opción más conveniente, ya que permite la experimentación sin barreras y la creación rápida de prototipos. Sin embargo, esta estrategia de IA ha sido reemplazada por un enfoque más estratégico y a largo plazo, basado en modelos de código abierto como Llama de Meta. El caso de Llama se basa en tres factores clave: ahorro de costes, control y personalización, y seguridad de datos.
Los costos de API para muchas empresas (que procesan millones de consultas al día) pueden ascender a millones anuales. Implementar Llama implica una transición de gastos operativos (OpEx) a gastos de capital (CapEx). Esto permite un retorno de la inversión (ROI) claro con un alto volumen.
Llama te permite crear una IA optimizada que se adapta perfectamente a tu negocio o productos. Además, tienes control total sobre las entradas y salidas de tu modelo. Se convierte en un activo fundamental, no en un servicio alquilado.
Los gobiernos y las finanzas tienen estrictos requisitos de gobernanza de datos. Llama puede implementarse completamente localmente o en una VPC (Nube Privada Virtual) compatible. Esta suele ser la única forma legal de aprovechar la tecnología LLM. Además, implementar Llama en una VPC segura significa que todos sus datos están protegidos y nunca salen de su firewall. Esto elimina eficazmente el riesgo de exposición de datos de terceros.
En una palabra, el caso de negocio de Llama se trata de: propiedadUsted recupera la propiedad de su ventaja competitiva, la seguridad de sus datos y sus costos.
Llama de Meta ofrece una nueva forma para que las empresas utilicen la IA. Este potente modelo de IA tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo IA conversacional, imágenes y... generación de texto, capacitación en idiomas, resumen y otras tareas relacionadas. Mediante el uso de capacidades avanzadas de IA, Llama puede ayudar a las empresas a alcanzar el éxito.
• Servicio y soporte al cliente
Los chatbots avanzados o asistentes virtuales con tecnología de Llama pueden comprender mejor las preguntas de los clientes, especialmente las consultas complejas, y ofrecer respuestas correctas y contextualizadas. Ofrecer soporte al cliente 24/7 es una ventaja.
• Análisis de datos e inteligencia empresarial
Llama puede extraer datos de diversas fuentes y tomar decisiones que inicialmente requerían habilidades técnicas. Permite a los gerentes y analistas empresariales obtener una consulta SQL mediante preguntas. El modelo puede analizar texto, imágenes, gráficos y otro contenido para generar un resumen narrativo. Esto ayuda a identificar rápidamente tendencias emergentes, información competitiva y quejas comunes.
• Automatización de marketing y contenido
El proceso de producir contenido de alta calidad y optimizado para SEO requiere mucho tiempo. Llama puede generar rápidamente borradores o artículos completos con un tema sencillo y varias palabras clave. Los editores humanos pueden refinar estos resultados. El modelo también puede automatizar la creación de publicaciones en redes sociales. Además, puede ayudar a redactar asuntos atractivos para correos electrónicos y anuncios.
• Desarrollo de software
Un modelo Llama específico para cada código puede actuar como un autocompletado avanzado para mantener la calidad del código, gestionar sistemas heredados y acelerar los ciclos de desarrollo. Puede ayudar a revisar el código para detectar posibles errores. Además, puede generar y actualizar automáticamente la documentación del código y las referencias de la API basándose en los comentarios del código fuente.
Esta sección ofrece una comparación de la serie Llama de Meta con otras alternativas líderes en formato de tabla. Puede comparar estos factores clave para encontrar la opción que mejor se adapte a sus necesidades específicas.
Debe quedar claro que estos modelos de IA tienen sus propias fortalezas y debilidades. La elección no consiste en encontrar una única opción.
| Modelos de IA | LLaMA de Meta 4/3/2 | GPT-4 de OpenAI | Claude 3 de Anthropic | PaLM 2 de Google |
| Licencia | Licencia personalizada de código abierto | Propiedad | Propiedad | Propiedad |
| Acceso | Descargar y alojarlo usted mismo | Solo API Acceso mediante suscripción | Solo API Acceso mediante precios basados en el uso | Solo API Acceso a través de Vertex AI de Google |
| Modelos de IA | LLaMA de Meta 4/3/2 | GPT-4 de OpenAI | Claude 3 de Anthropic | PaLM 2 de Google |
| Rendimiento | De primer nivel Competitivo con los mejores modelos de IA Requiere ajustes para que coincida con el rendimiento de GPT-4 en tareas específicas Falta de entrega de contenido creativo atractivo y de alta calidad | Líder de la industria Manejar razonamientos complejos, matices y resolución creativa de problemas. | De primer nivel Excelente en análisis de datos, diálogos sofisticados y razonamiento de largo contexto. | De primer nivel Excelente en razonamiento y tareas multilingües. |
| Estructura de costos | Altos gastos de capital, bajos gastos operativos El costo se escala con el tamaño del modelo y el volumen de uso | Sin CapEx, Alto OpEx No Costo inicial, pero pago por token por uso | Sin gastos de capital, gastos operativos elevados Similar a OpenAI, pago por token | Sin gastos de capital, gastos operativos elevados Pago por token en Vertex AI, con descuentos por volumen |
| Privacidad y seguridad de datos | Máximo control Los datos nunca abandonarán su infraestructura Ideal para industrias altamente reguladas | Los datos de entrada/salida se procesan en los servidores de OpenAI | Política de privacidad estricta, pero los datos son procesados por Anthropic | Seguridad de nivel empresarial Datos procesados en Google Cloud Ofrece controles de VPC y compromisos de residencia de datos |
| Personalización y control | Control completo Se puede ajustar completamente con datos propietarios | Limitado El ajuste fino solo está disponible para modelos más antiguos (no GPT-4) | Limitado Personalizado mediante ingeniería rápida y contexto. | Fuerte Buen soporte para el ajuste fino y el aprendizaje de refuerzo |
| Escalabilidad | Necesita aprovisionar y administrar su propia infraestructura | OpenAI gestiona toda la infraestructura | Anthropic gestiona toda la infraestructura | Google Cloud administra la infraestructura |
En general, Llama es ideal para empresas que prefieren control total, privacidad de datos y personalización. GPT-4 es ideal para empresas que requieren el máximo rendimiento bruto y capacidad de razonamiento. Puede gestionar mejor tareas complejas, especialmente análisis creativos y avanzados. Claude 3 es ideal para aplicaciones donde la seguridad y la reducción de sesgos son primordiales. Rara vez produce resultados perjudiciales. PaLM 2 es ideal para empresas con una sólida integración en el ecosistema de Google Cloud. Garantiza una integración fluida con otras herramientas de Google.
Antes de implementar Llama, debe determinar sus necesidades según el caso de uso específico. ¿Necesita el modelo de parámetros de 70B para obtener la máxima calidad o solo el modelo de 8B para tareas básicas?
Debe elegir su método de implementación, como una máquina local, una máquina virtual en la nube o un servicio administrado. Ejecutar los modelos de Llama de forma eficiente suele requerir una GPU potente, especialmente para los modelos más grandes. Después, puede descargar el modelo correcto desde el sitio web de Meta.
Haga clic en el Descargar modelos Botón para entrar al Solicitar acceso Página. Proporcione la información requerida y elija el modelo de Llama deseado.
Haga clic en el próximo botón para leer Términos y condicionesDebes revisar cuidadosamente el Acuerdo de Licencia Comunitaria y luego hacer clic en el Aceptar y continuar Botón. Siga las instrucciones en pantalla para descargar el modelo seleccionado.
Puedes usar un framework como Text Generation Inference para obtener un servidor API de alto rendimiento. Si necesitas una interfaz de chat, implementa una interfaz de usuario como Chatbot UI o NextChat. Después, usa tus datos propietarios con frameworks para crear tu propio modelo especializado.
Debes saber cómo superar los desafíos para utilizar los modelos de IA de manera eficaz.
• Complejidad de configuración inicial
Puedes usar sus herramientas y contenedores prediseñados. Ejecuta modelos localmente con un solo comando. También puedes recurrir a plataformas en la nube sin necesidad de configuración local. Hugging Face te permite ejecutar y crear demos usando entornos preconfigurados. Además, puedes empezar con llama.cpp para ejecutar una versión cuantificada de Llama.
• Gestión de recursos y optimización de costos
Los modelos grandes requieren GPU con mucha memoria, que a menudo son escasas y costosas.
La cuantificación es la técnica más eficaz. Puede usar bibliotecas para la cuantificación de 4 bits durante la inferencia o el ajuste fino. En hardware menos potente, use llama.cpp para ejecutar los modelos. Ambos métodos pueden reducir eficazmente el uso de memoria. Además, asegúrese de seleccionar el modelo correcto para sus tareas. Un modelo más pequeño y ajustado puede ser más rentable.
• Mantenerse actualizado con los nuevos lanzamientos
Cada semana se lanzan nuevos modelos, técnicas y bibliotecas. Mantenerse actualizado puede ser difícil.
Suscríbete a blogs oficiales como Meta AI, Hugging Face y vLLM. Además, en plataformas como GitHub y Hugging Face se comparten nuevas técnicas de optimización, aplicaciones, mejoras de eficiencia, experiencias, soluciones y más. Esto permite a tu equipo integrar mejoras.
También puede que necesites:
Pregunta 1. ¿Está permitido utilizar la salida de los modelos Llama para entrenar otros LLM?
Sí, Meta permite usar versiones más recientes (Llama 3.1 y posteriores) de la salida de Llama para entrenar otros modelos. Sin embargo, no está permitido usarla para crear un producto que compita con Meta. Además, debe ser plenamente consciente de los límites legales establecidos por la licencia de Meta.
Pregunta 2. ¿Tienen restricciones los modelos Llama? ¿Cuáles son los términos relacionados?
Sí, los modelos de Llama tienen restricciones significativas, definidas por su estructura de licencias. Estos modelos no son verdaderamente de código abierto. En cambio, se publican bajo una licencia propietaria de Meta. Esto con el fin de proteger los intereses de Meta y evitar casos de uso competitivos.
Pregunta 3. ¿Cuáles son los casos de uso comunes de Llama?
Los usos cotidianos de Llama incluyen la comprensión de imágenes y documentos, la respuesta a preguntas, la generación de imágenes y texto, la generación y el resumen de idiomas, el entrenamiento de idiomas, la IA para conversaciones y mucho más. Llama puede responder a tu pregunta basándose en el contenido de la imagen o el documento que proporciones. Además, puede usarse para crear un chatbot o un asistente visual.
Pregunta 4. ¿Cuáles son los requisitos de hardware para utilizar los modelos de Llama?
Los requisitos de hardware para ejecutar modelos Llama se determinan por tres factores clave: tamaño del modelo, cuantificación y caso de uso. Para la mayoría de los desarrolladores, una RTX 4070/4080/4090 o una Mac con 16-36 GB de memoria unificada es una opción flexible para modelos Llama de hasta 70 GB. Para el funcionamiento basado en GPU, el factor más crucial es la VRAM de la tarjeta gráfica. Como se mencionó, seleccione el tamaño del modelo correcto según sus necesidades y, a continuación, elija el nivel de cuantificación compatible con su hardware.
Pregunta 5. ¿Llama es tan bueno como ChatGPT?
Puede consultar la tabla anterior para comparar sus factores clave entre Llama y ChatGPTLlama puede ejecutarse localmente y sin conexión. Ofrece una protección de datos más segura. Además, el modelo Llama es gratuito. ChatGPT tiene una versión gratuita, pero sus modelos y funciones avanzadas requieren un plan de pago.
Conclusión
Llama No es un modelo más. A menudo se considera un cambio estratégico hacia un futuro de IA más accesible y personalizable. Puedes obtener información diversa sobre la familia Llama AI en esta reseña sensata y luego descubrir si vale la pena.
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