Valokeila: AI chat, pelejä kuten Retro, sijainnin vaihtaja, Roblox vapautettu
Valokeila: AI chat, pelejä kuten Retro, sijainnin vaihtaja, Roblox vapautettu
Llama 1:n uraauurtavan julkaisun jälkeen suljetut, suljetut API:t demokratisoitiin peruuttamattomasti. Metan avoimen lähdekoodin Llama (Large Language Model Meta AI) -sarja on mullistanut tekoälymaisemaa. Erittäin tehokas Llama 3 ja sen uusin versio Llama 4 tekevät tästä mallistosta avoimen lähdekoodin tekoälyinnovaation perustan.
Jos lukemattomat tekoälymallit hämmentävät sinua, lue tämä kattava Llama-arvosteluVoit oppia, mitä Llama on, mikä tekee Llama AI:sta ainutlaatuisen, sen vakuuttavan liiketoimintatapauksen, kilpailuaseman jättiläisiä, kuten ChatGPT:tä, käytännön oppaan yrityksille ja paljon muuta.
Sisällysluettelo
Laama viittaa Metan kehittämien perustavanlaatuisten laajojen kielimallien kokoelmaan. Toisin kuin aiemmat mallit, joihin pääsee käsiksi vain API:n kautta, Llama-sarja on julkaistu julkisesti tutkimus- ja kaupalliseen käyttöön. Itse asiassa mukautettu lisenssi on suunniteltu estämään väärinkäyttö, ja sitä sovelletaan tietyissä skaalausolosuhteissa. Uusin versio on Llama 4.
Laama 4 on uusin versio. Meta väittää sen olevan älykkäin, skaalautuvin ja kätevin versio. Edistyneempien päättely- ja suunnitteluominaisuuksien, multimodaalisten ominaisuuksien ja monikielisten kirjoitustoimintojen ansiosta Llama 4 voi olla alan johtava konteksti-ikkuna. Sen avulla voit helposti toteuttaa uskomattomimpia ideoitasi Llama API:n ja Llama Stackin avulla. Nykyinen Llama 4 mahdollistaa yksilöllisemmät kokemukset.
Laama 3 julkaistiin huhtikuussa 2024. Verrattuna Llama 2:een, Llama 3:ssa on useita parannuksia, kuten parannettu päättely ja koodaus, parannetut harjoitustiedot, suurempi konteksti-ikkuna ja tehokkaampi tokenisoija.
Laama 1 ja 2: Alkuperäinen Llama julkaistiin vuoden 2023 alussa ja Llama 2 heinäkuussa 2023. Ne merkitsivät Metan suoraa saapumista chatbot-areenalle. Hienosäädetyn version ansiosta Llama 2:sta lähtien sarja tarjoaa hyödyllisen ja turvallisen dialogin. Llama 1/2 on kehitetty pääasiassa haastamaan OpenAI:n ChatGPT:tä ja Googlen Bardia suoraan.
Metan kehittämä tekoälymaiseman uudistamiseksi korkea suorituskyky ei ole sinun huolesi. Llama on hienosäädetty yrityksesi erityistietojen perusteella, jotta se suoriutuu paremmin kuin suuremmat yleiset mallit tietyissä tehtävissä. Hienosäätömahdollisuudet tekevät siitä sopivan useimmille kehittäjille ja tutkijoille.
Laaman ainutlaatuisuus ei ole pelkästään sen suorituskyky. ekosysteemi laama on synnyttänyt voi olla suurempi etu. Sen Hugging Face -ekosysteemi on käynnistänyt innovaatioräjähdyksen. Tarjolla on tuhansia hienosäädettyjä johdannaisia erilaisiin kuviteltavissa oleviin tehtäviin.
Lisäksi Llama on antanut huipputason oikeustieteen maisterin tutkinnon kaikkien käsiin. tekoälyn demokratisointi on toinen etu, joka tekee Llamasta ainutlaatuisen. Llaman tekoälymallit ovat kaikkien tutkijoiden, kehittäjien ja startup-yritysten käytettävissä käytettäväksi, innovointiin ja rakentamiseen ilman API-maksuja tai luvan pyytämistä.
Strateginen etu yrityksille. Llama antaa tekoälyrakennuksesi olla sinun omistuksessasi. Sinun ei enää tarvitse sitoutua toimittajan hinnoitteluun, käytäntömuutoksiin tai API-vanhentumisiin. Tämä estää tehokkaasti toimittajariippuvuuden.
Llaman liiketoimintatapaus ei koske pelkästään erilaisen tekoälymallin käyttöä. Itse asiassa se voi olla perustavanlaatuinen muutos yrityksen tavassa suhtautua tekoälyyn.
Alkuaikoina monet yritykset ottivat käyttöön API-pohjaisia palveluita, kuten OpenAI:n GPT-4:n. Se voi olla kätevin vaihtoehto, sillä se mahdollistaa matalan kynnyksen kokeilun ja nopean prototyyppien luomisen. Tämä tekoälystrategia on kuitenkin korvattu strategisemmalla, pitkän aikavälin lähestymistavalla, avoimen lähdekoodin perustusmalleilla, kuten Metan Llamalla. Llaman tapaus perustuu kolmeen keskeiseen tekijään: kustannussäästöt, hallinta ja mukauttaminen sekä tietoturva.
Monien yritysten API-kustannukset (miljoonien kyselyiden käsittely päivässä) voivat olla miljoonia vuodessa. Llaman käyttöönotto tarkoittaa siirtymistä operatiivisista kuluista (OpEx) pääomakuluihin (CapEx). Tämä tekee sijoitetun pääoman tuottoprosentin selväksi suurilla volyymeilla.
Llaman avulla voit luoda ainutlaatuisen hienosäädetyn tekoälyn, joka sopii parhaiten yrityksellesi tai tuotteillesi. Sinulla on myös täysi hallinta mallisi syötteistä ja tuotoksista. Siitä tulee ydinomaisuus, ei vuokrattu palvelu.
Valtionhallinnolla ja rahoitusalalla on tiukat tiedonhallintavaatimukset. Llama voidaan ottaa käyttöön kokonaan paikallisesti tai yhteensopivassa VPC:ssä (Virtual Private Cloud). Se on usein ainoa laillinen tapa hyödyntää LLM-teknologiaa. Lisäksi Llaman käyttöönotto suojatussa VPC:ssä tarkoittaa, että kaikki tietosi ovat suojattuja eivätkä koskaan poistu palomuuriltasi. Tämä poistaa tehokkaasti kolmannen osapuolen tietojen paljastumisen riskin.
Lyhyesti sanottuna, Llaman liiketoimintatapaus on noin omistajuusSaat takaisin kilpailuetusi, tietojesi turvallisuuden ja kustannuksesi.
Metan Llama tarjoaa yrityksille uuden tavan hyödyntää tekoälyä. Tällä tehokkaalla tekoälymallilla on laaja valikoima sovelluksia, mukaan lukien keskusteluihin perustuva tekoäly, kuva- ja tekstin generointi, kielikoulutus, yhteenveto ja muut siihen liittyvät tehtävät. Käyttämällä edistyneitä tekoälyominaisuuksia Llama voi auttaa yrityksiä menestymään.
• Asiakaspalvelu ja tuki
Llaman avulla toimivat edistyneet chatbotit tai virtuaaliassistentit pystyvät ymmärtämään asiakkaiden kysymyksiä, erityisesti monimutkaisia kyselyitä, paremmin ja tarjoamaan oikeita, kontekstitietoisia vastauksia. On hyödyllistä tarjota 24/7-asiakastukea.
• Data-analyysi ja liiketoimintatiedustelu
Llama voi hakea dataa useista lähteistä ja tehdä päätöksiä, jotka aluksi vaativat teknistä osaamista. Sen avulla yritysjohtajat ja analyytikot voivat saada SQL-kyselyn esittämällä kysymyksiä. Malli voi analysoida tekstiä, kuvia, kaavioita ja muuta sisältöä antaakseen narratiivisen yhteenvedon. Tämä auttaa tunnistamaan nopeasti nousevia trendejä, kilpailutietoja ja yleisiä valituksia.
• Markkinoinnin ja sisällön automatisointi
Korkealaatuisen ja hakukoneoptimoidun sisällön tuottaminen on aikaa vievää. Llama voi nopeasti luoda luonnoksia tai kokonaisia artikkeleita yksinkertaisella aiheella ja useilla avainsanoilla. Ihmiseditorit voivat sitten tarkentaa näitä tuloksia. Malli voi myös automatisoida sosiaalisen median julkaisujen luomisen. Lisäksi se voi auttaa kirjoittamaan houkuttelevia otsikkorivejä sähköposteihin ja mainoksiin.
• Ohjelmistokehitys
Koodikohtainen Llama-malli voi toimia edistyneenä automaattisena täydennyksenä koodin laadun ylläpitämiseksi, vanhojen järjestelmien hallitsemiseksi ja kehityssyklien nopeuttamiseksi. Se voi auttaa koodin tarkistamisessa mahdollisten virheiden varalta. Lisäksi se voi automaattisesti luoda ja päivittää koodidokumentaatiota ja API-viittauksia lähdekoodikommenttien perusteella.
Tässä osiossa vertaillaan Metan Llama-sarjaa ja muita johtavia vaihtoehtoja taulukkomuodossa. Voit vertailla näitä keskeisiä tekijöitä löytääksesi parhaiten tarpeisiisi sopivan tuotteen.
On selvää, että näillä tekoälymalleilla on omat vahvuutensa ja heikkoutensa. Valinta ei ole vain yhden vaihtoehdon löytämistä.
| AI mallit | Metan LLaMA 4/3/2 | OpenAI:n GPT-4 | Antrooppisen Claude 3 | Googlen PaLM 2 |
| Lisenssi | Avoimen lähdekoodin, mukautettu lisenssi | Omistusoikeudellinen | Omistusoikeudellinen | Omistusoikeudellinen |
| Pääsy | Lataa ja itse isännöi | Vain API Käyttö tilauksen kautta | Vain API Käyttöperusteisen hinnoittelun kautta | Vain API Käyttö Googlen Vertex-tekoälyn kautta |
| AI mallit | Metan LLaMA 4/3/2 | OpenAI:n GPT-4 | Antrooppisen Claude 3 | Googlen PaLM 2 |
| Esitys | Huipputaso Kilpailukykyinen huipputekoälymallien kanssa Vaatii hienosäätöä GPT-4:n suorituskyvyn vastaamiseksi tietyissä tehtävissä Heikko kiinnostavan ja korkealaatuisen luovan sisällön tuottamisessa | Alan johtava Käsittele monimutkaista päättelyä, vivahteita ja luovaa ongelmanratkaisua | Huipputaso Erinomainen data-analyysissä, hienostuneessa vuoropuhelussa ja pitkän kontekstin päättelyssä | Huipputaso Erinomainen päättelykyvyssä ja monikielisissä tehtävissä |
| Kustannusrakenne | Korkeat investointikulut, matalat käyttökulut Kustannusasteikot mallin koon ja käyttömäärän mukaan | Ei investointikuluja, korkeita käyttökuluja alkukustannukset, mutta käytöstä maksetaan token-kohtaista maksua | Ei investointeja, korkeat käyttökustannukset Samanlainen kuin OpenAI, maksu token-kohtaisesti | Ei investointeja, korkeat käyttökustannukset Maksa token-kohtaisesti Vertex AI:ssa, volyymialennuksilla |
| Tietosuoja ja -turvallisuus | Maksimaalinen hallinta Data ei koskaan poistu infrastruktuuristasi Ihanteellinen erittäin säännellyille toimialoille | Tulo-/lähtödataa käsitellään OpenAI:n palvelimilla | Vahva tietosuojakäytäntö, mutta tietoja käsittelee Anthropic | Yritystason tietoturva Google Cloudissa käsiteltävät tiedot Tarjoaa VPC-suojausta ja tietojen säilytyssitoumuksia |
| Mukauttaminen ja hallinta | Täydellinen hallinta Voidaan hienosäätää täysin omien tietojen perusteella | Rajoitettu Hienosäätö on käytettävissä vain vanhemmissa malleissa (ei GPT-4) | Rajoitettu Räätälöity nopean suunnittelun ja kontekstin avulla | Vahva Hyvä tuki hienosäätöön ja vahvistusoppimiseen |
| Skaalautuvuus | Sinun on hankittava ja hallittava omaa infrastruktuuriasi | OpenAI hallinnoi kaikkea infrastruktuuria | Anthropic hallinnoi kaikkea infrastruktuuria | Google Cloud hallinnoi infrastruktuuria |
Yleisesti ottaen Llama on ihanteellinen yrityksille, jotka haluavat täyden hallinnan, tietosuojan ja mukautettavuuden. GPT-4 sopii parhaiten yrityksille, jotka vaativat parasta mahdollista suorituskykyä ja päättelykykyä. Se pystyy käsittelemään monimutkaisia tehtäviä paremmin, erityisesti luovaa ja edistynyttä analyysiä. Claude 3 sopii erinomaisesti sovelluksiin, joissa turvallisuus ja harhan vähentäminen ovat ensiarvoisen tärkeitä. Se tuottaa harvoin haitallisia tuloksia. PaLM 2 sopii parhaiten yrityksille, jotka ovat syvästi integroituneet Google Cloud -ekosysteemiin. Se varmistaa saumattoman integroinnin muiden Google-työkalujen kanssa.
Ennen Llaman käyttöönottoa sinun tulisi ensin selvittää tarpeesi tietyn käyttötapauksen mukaan. Tarvitsetko 70B-parametrimallin parhaan mahdollisen laadun saavuttamiseksi vai vain 8B-mallin perustehtäviin?
Sinun tulisi valita käyttöönottotapasi, kuten paikallinen kone, pilvivirtuaalikone tai hallittu palvelu. Llama-mallien tehokas suorittaminen vaatii usein tehokkaan näytönohjaimen, erityisesti suuremmissa malleissa. Sen jälkeen voit ladata oikean mallin Meta-verkkosivustolta.
Klikkaa Lataa malleja -painiketta siirtyäksesi Pyydä käyttöoikeutta sivu. Anna tarvittavat tiedot ja valitse haluamasi laamamalli.
Klikkaa Seuraava painiketta lukeaksesi KäyttöehdotSinun tulee tarkistaa yhteisölisenssisopimus huolellisesti ja napsauttaa sitten Hyväksy ja jatka -painiketta. Lataa valitsemasi malli noudattamalla näytön ohjeita.
Voit käyttää Text Generation Inferencen kaltaista kehystä saadaksesi tehokkaan API-palvelimen. Jos tarvitset chat-käyttöliittymän, ota käyttöön käyttöliittymä, kuten Chatbotti Käyttöliittymä tai NextChat. Sen jälkeen voit käyttää omaa dataasi ja kehyksiä luodaksesi oman erikoismallisi.
Sinun tulisi tietää, miten voit voittaa haasteet käyttääksesi tekoälymalleja tehokkaasti.
• Alkuasennuksen monimutkaisuus
Voit käyttää sen valmiita työkaluja ja säilöjä. Suorita malleja paikallisesti yhdellä komennolla. Voit myös siirtyä pilvipohjaisiin alustoihin ilman paikallisia asetuksia. Hugging Facen avulla voit suorittaa ja luoda demoja valmiiksi määritettyjen ympäristöjen avulla. Lisäksi voit aloittaa llama.cpp:llä suorittaaksesi kvantisoidun version Llamasta.
• Resurssien hallinta ja kustannusten optimointi
Suuret mallit vaativat paljon muistia sisältäviä näytönohjaimia, jotka ovat usein niukkoja ja kalliita.
Kvantisointi on tehokkain tekniikka. Voit käyttää kirjastoja 4-bittiseen kvantisointiin päättelyn tai hienosäädön aikana. Vähemmän tehokkaalla laitteistolla käytä llama.cpp-tiedostoa mallien suorittamiseen. Molemmat menetelmät voivat tehokkaasti vähentää muistin käyttöä. Varmista lisäksi, että valitset tehtäviisi sopivan mallin. Pienempi, hienosäädetty malli voi olla kustannustehokkaampi.
• Pysy ajan tasalla uusien julkaisujen kanssa
Monet uudet mallit, tekniikat ja kirjastot julkaistaan viikoittain. Ajan tasalla pysyminen voi olla vaikeaa.
Sinun kannattaa tilata viralliset blogit, kuten Meta AI, Hugging Face ja vLLM. Lisäksi uusia hienosäätötekniikoita, sovelluksia, tehokkuuden parannuksia, kokemuksia, ratkaisuja ja paljon muuta jaetaan alustoilla, kuten GitHub ja Hugging Face. Tämä antaa tiimillesi mahdollisuuden integroida parannuksia.
Saatat tarvita myös:
Kysymys 1. Onko sallittua käyttää Llama-mallien tuotoksia muiden oikeustieteen oppilaiden (LLM) kouluttamiseen?
Kyllä, Meta sallii Llaman tuotoksen uudempien versioiden (Llama 3.1 ja uudemmat) käytön muiden mallien kouluttamiseen. Et tietenkään saa käyttää sitä Metan kanssa kilpailevan tuotteen luomiseen. Lisäksi sinun on oltava hyvin tietoinen Metan lisenssin asettamista laillisista rajoista.
Kysymys 2. Onko laama-malleilla rajoituksia? Mitä niihin liittyviä termejä on?
Kyllä, Llama-malleilla on merkittäviä rajoituksia, jotka on määritelty niiden lisenssirakenteessa. Nämä mallit eivät ole aidosti avoimen lähdekoodin. Sen sijaan ne julkaistaan Metan omalla lisenssillä. Tämä on tehty Metan etujen suojelemiseksi ja kilpailevien käyttötapausten estämiseksi.
Kysymys 3. Mitkä ovat Llaman yleisimmät käyttötapaukset?
Llaman jokapäiväisiä käyttötarkoituksia ovat kuvien ja dokumenttien ymmärtäminen, kysymyksiin vastaaminen, kuvien ja tekstien luominen, kielen luominen ja yhteenveto, kielikoulutus, keskustelun tekoäly ja paljon muuta. Llama voi vastata kysymykseesi antamasi kuvan tai dokumentin sisällön perusteella. Lisäksi sitä voidaan käyttää chatbotin tai visuaalisen avustajan luomiseen.
Kysymys 4. Mitkä ovat Llama-mallien käytön laitteistovaatimukset?
Llama-mallien suorittamiseen tarvittavat laitteistovaatimukset määräytyvät kolmen keskeisen tekijän perusteella: mallin koko, kvantisointi ja käyttötapaus. Useimmille kehittäjille RTX 4070/4080/4090 tai Mac, jossa on 16–36 Gt:n Unified Memory -muistia, on joustava valinta Llama-malleille aina 70 B:hen asti. GPU-pohjaisessa toiminnassa tärkein tekijä on näytönohjaimen VRAM-muisti. Kuten mainittiin, valitse oikea mallin koko tarpeidesi mukaan ja valitse sitten kvantisointitaso, jota laitteistosi pystyy suorittamaan.
Kysymys 5. Onko Llama yhtä hyvä kuin ChatGPT?
Voit tarkistaa yllä olevan taulukon vertaillaksesi niiden keskeisiä tekijöitä Llaman ja ChatGPTLlamaa voidaan käyttää paikallisesti ja offline-tilassa. Se tarjoaa turvallisemman tietosuojan. Lisäksi itse Llama-malli on ilmainen käyttää. ChatGPT:llä on ilmainen versio, mutta sen edistyneet mallit ja ominaisuudet vaativat maksullisen tilauksen.
Johtopäätös
Laama ei ole vain yksi malli muiden joukossa. Sitä pidetään usein strategisena muutoksena kohti helpommin saavutettavaa ja mukautettavampaa tekoälytulevaisuutta. Voit oppia erilaisia tietoja Llama-tekoälytuoteperheestä tästä järkevästä arvostelusta ja selvittää sitten, onko se hypetyksen arvoinen.
Oliko tästä apua?
484 Äänet
JOOKiitos, kun kerroit meille!
EiKiitos, kun kerroit meille! 
Top 9 AI Chatbots Online Review: Ominaisuus, hinnoittelu, plussat ja miinukset
AI
Character.AI Review: Luovuuden vapauttaminen tekoälymaailmassa
AI
YouChatin yksityiskohtainen arvostelu: Uskomaton tekoälytyökalu kaikille
AI
7 parasta uskomatonta chatbotia AI: Välitön ideoiden luominen
AI
