Sorotan: Obrolan AI , game seperti Retro , pengubah lokasi , Roblox yang tidak diblokir
Sorotan: Obrolan AI , game seperti Retro , pengubah lokasi , Roblox yang tidak diblokir
Sejak peluncuran Llama 1 yang inovatif, API tertutup dan berpemilik telah didemokratisasi secara permanen. Seri Llama (Large Language Model Meta AI) sumber terbuka dari Meta telah membentuk kembali lanskap AI. Llama 3 yang sangat mumpuni dan Llama 4 yang terbaru menjadikan keluarga model ini sebagai fondasi bagi inovasi AI sumber terbuka.
Jika Anda bingung dengan begitu banyak model AI, bacalah ulasan Llama yang komprehensif ini. Anda dapat mempelajari apa itu Llama, apa yang membuat Llama AI unik, alasan bisnis yang meyakinkan, posisi kompetitifnya melawan raksasa seperti ChatGPT, panduan praktis untuk perusahaan, dan lainnya.
Daftar isi
Llama mengacu pada sekumpulan model bahasa besar dasar yang dikembangkan oleh Meta. Berbeda dengan model sebelumnya yang hanya dapat diakses melalui API, seri Llama dirilis secara publik untuk penelitian dan penggunaan komersial. Memang, lisensi khusus dirancang untuk mencegah penyalahgunaan, dan berlaku di bawah kondisi skala tertentu. Versi terbarunya adalah Llama 4.
Llama 4 adalah versi terbaru. Meta mengklaim bahwa ini adalah versi yang paling cerdas, dapat diskalakan, dan paling nyaman. Dengan kemampuan penalaran dan perencanaan yang lebih maju, kemampuan multimodal, dan fungsi penulisan multibahasa, Llama 4 dapat menjadi pemimpin industri dalam jendela konteks. Ini memungkinkan Anda dengan mudah menerapkan ide-ide paling luar biasa melalui Llama API dan Llama Stack. Llama 4 saat ini memungkinkan pengalaman yang lebih personal.
Llama 3 dirilis pada April 2024. Dibandingkan dengan Llama 2, Llama 3 memiliki beberapa peningkatan, termasuk peningkatan penalaran dan coding, data pelatihan yang lebih baik, jendela konteks yang lebih besar, dan tokenizer yang lebih efisien.
Llama 1 & 2: Llama asli dirilis pada awal 2023, dan Llama 2 dirilis pada Juli 2023. Keduanya menandai masuk langsung Meta ke arena chatbot. Dengan varian yang di-fine-tune, sejak Llama 2, seri ini menghadirkan dialog yang bermanfaat dan aman. Llama 1/2 terutama dikembangkan untuk menyaingi ChatGPT dari OpenAI dan Bard dari Google secara langsung.
Dikembangkan oleh Meta untuk membentuk ulang lanskap AI, kinerja tinggi tidak akan menjadi kekhawatiran Anda. Llama di-fine-tune pada data spesifik perusahaan Anda sehingga dapat mengungguli model generik yang lebih besar untuk tugas-tugas tertentu. Potensi sifat fine-tuning membuatnya cocok untuk sebagian besar pengembang dan peneliti.
Keunikan Llama bukan hanya pada kinerjanya. Ekosistem yang dipicu Llama bisa menjadi keunggulan yang lebih besar. Ekosistemnya di Hugging Face telah memicu ledakan inovasi. Ribuan turunan yang di-fine-tune ditawarkan untuk berbagai tugas yang dapat dibayangkan.
Selain itu, Llama telah menempatkan LLM kelas atas ke tangan semua orang. Demokratisasi AI adalah manfaat lain yang membuat Llama unik. Model AI Llama tersedia bagi semua peneliti, pengembang, dan startup untuk digunakan, diinnovasikan, dan dibangun tanpa membayar biaya API atau meminta izin.
Keunggulan strategis bagi bisnis. Llama memungkinkan pembangunan AI Anda dimiliki oleh diri Anda sendiri. Anda tidak perlu lagi terikat pada harga vendor, perubahan kebijakan, atau penghentian API. Itu secara efektif menghindari ketergantungan pada vendor.
Alasan bisnis untuk Llama bukan hanya tentang penggunaan model AI yang berbeda. Faktanya, ini bisa menjadi perubahan mendasar dalam cara perusahaan memperlakukan AI.
Pada masa awal, banyak bisnis mengadopsi layanan berbasis API, seperti GPT-4 dari OpenAI. Itu bisa menjadi opsi paling praktis, memungkinkan eksperimen berbiaya rendah dan pembuatan prototipe cepat. Namun, strategi AI ini telah digantikan oleh pendekatan yang lebih strategis dan jangka panjang, yaitu model fondasi open-source seperti Llama dari Meta. Kasus Llama bertumpu pada tiga faktor utama: penghematan biaya, kontrol dan kustomisasi, serta keamanan data.
Biaya API bagi banyak perusahaan (yang memproses jutaan kueri per hari) bisa mencapai jutaan per tahun. Penerapan Llama merupakan peralihan dari belanja operasional (OpEx) ke belanja modal (CapEx). Hal ini membuat ROI menjadi jelas pada volume tinggi.
Llama memungkinkan Anda menciptakan AI yang disetel secara unik dan paling sesuai dengan bisnis atau produk Anda. Anda juga memiliki kendali penuh atas input dan output model Anda. Llama menjadi aset inti, bukan layanan sewaan.
Pemerintah dan keuangan memiliki persyaratan tata kelola data yang ketat. Llama dapat diterapkan sepenuhnya di lokasi (on-premise) atau di VPC (Virtual Private Cloud) yang sesuai. Seringkali, itulah satu-satunya cara legal untuk memanfaatkan teknologi LLM. Selain itu, menerapkan Llama di dalam VPC yang aman berarti semua data Anda terlindungi dan tidak pernah keluar dari firewall. Hal ini secara efektif menghilangkan risiko paparan data dari pihak ketiga.
Singkatnya, alasan bisnis untuk Llama adalah tentang kepemilikan. Anda mendapatkan kembali kepemilikan atas keunggulan kompetitif Anda, keamanan data Anda, dan biaya Anda.
Llama dari Meta menyediakan cara baru bagi bisnis untuk menggunakan AI. Model AI yang kuat ini memiliki berbagai aplikasi, termasuk AI percakapan, pembuatan gambar dan teks, pelatihan bahasa, peringkasan, dan tugas terkait lainnya. Dengan memanfaatkan kemampuan AI canggih, Llama dapat membantu bisnis meraih kesuksesan.
• Layanan & Dukungan Pelanggan
Chatbot canggih atau asisten virtual yang didukung Llama dapat lebih memahami pertanyaan pelanggan, terutama pertanyaan yang kompleks, dan memberikan jawaban yang tepat dan sesuai konteks. Dukungan pelanggan 24/7 sangatlah bermanfaat.
• Analisis Data & Business Intelligence
Llama dapat mengambil data dari berbagai sumber dan membuat keputusan yang awalnya membutuhkan keahlian teknis. Hal ini memungkinkan manajer bisnis dan analis untuk mendapatkan kueri SQL dengan mengajukan pertanyaan. Model ini dapat menganalisis teks, gambar, bagan, dan konten lainnya untuk memberikan ringkasan naratif. Hal ini membantu mengidentifikasi tren yang sedang berkembang, wawasan kompetitif, dan keluhan umum dengan cepat.
• Otomatisasi Pemasaran & Konten
Proses menghasilkan konten berkualitas tinggi dan dioptimalkan untuk SEO memakan waktu. Llama dapat dengan cepat menghasilkan draf atau artikel lengkap dengan topik sederhana dan beberapa kata kunci. Editor manusia kemudian dapat menyempurnakan hasil ini. Model ini juga dapat mengotomatiskan pembuatan postingan media sosial. Selain itu, model ini dapat membantu menulis baris subjek yang menarik untuk email dan iklan.
• Pengembangan Perangkat Lunak
Model Llama yang spesifik untuk kode dapat berfungsi sebagai pelengkapan otomatis tingkat lanjut untuk menjaga kualitas kode, mengelola sistem lama, dan mempercepat siklus pengembangan. Model ini dapat membantu meninjau kode untuk potensi bug. Selain itu, model ini dapat secara otomatis menghasilkan dan memperbarui dokumentasi kode dan referensi API berdasarkan komentar kode sumber.
Bagian ini menyajikan perbandingan berdampingan antara seri Llama Meta dengan alternatif unggulan lainnya dalam format tabel. Anda dapat membandingkan faktor-faktor kunci ini untuk menemukan yang paling sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda.
Harus jelas bahwa model-model AI ini memiliki kekuatan dan kelemahannya masing-masing. Pilihannya bukan tentang menemukan satu opsi saja.
| Model AI | LLaMA Meta 4/3/2 | GPT-4 dari OpenAI | Claude 3 dari Antropik | PaLM 2 milik Google |
| Lisensi | Lisensi khusus sumber terbuka | Hak milik | Hak milik | Hak milik |
| Mengakses | Unduh dan hosting sendiri | Hanya API Akses melalui langganan | Hanya API Akses melalui harga berbasis penggunaan | Hanya API Akses melalui Vertex AI Google |
| Model AI | LLaMA Meta 4/3/2 | GPT-4 dari OpenAI | Claude 3 dari Antropik | PaLM 2 milik Google |
| Pertunjukan | Tingkat atas Kompetitif dengan model AI teratas Memerlukan penyempurnaan untuk menyamai kinerja GPT-4 pada tugas tertentu Kurang dalam memberikan konten kreatif yang menarik dan berkualitas tinggi | Pemimpin industri Menangani penalaran yang kompleks, nuansa, dan pemecahan masalah yang kreatif | Tingkat atas Sangat baik dalam analisis data, dialog yang canggih, dan penalaran konteks panjang | Tingkat atas Sangat baik dalam penalaran dan tugas multibahasa |
| Struktur Biaya | CapEx Tinggi, OpEx Rendah Skala biaya dengan ukuran model dan volume penggunaan | Tanpa CapEx, OpEx Tinggi Tidak biaya awal, tetapi membayar per token untuk penggunaan | Tanpa CapEx, OpEx Tinggi Mirip dengan OpenAI, bayar per token | Tanpa CapEx, OpEx Tinggi Bayar per token di Vertex AI, dengan diskon volume |
| Privasi & Keamanan Data | Kontrol maksimum Data tidak akan pernah meninggalkan infrastruktur Anda Ideal untuk industri yang sangat diatur | Data input/output diproses di server OpenAI | Kebijakan privasi yang kuat, tetapi data diproses oleh Anthropic | Keamanan tingkat perusahaan Data yang diproses di Google Cloud Menawarkan kontrol VPC dan komitmen residensi data |
| Kustomisasi & Kontrol | Kontrol penuh Dapat disetel sepenuhnya pada data kepemilikan | Terbatas Penyetelan halus hanya tersedia untuk model lama (bukan GPT-4) | Terbatas Disesuaikan melalui rekayasa cepat dan konteks | Kuat Dukungan yang baik untuk penyempurnaan dan pembelajaran penguatan |
| Skalabilitas | Anda perlu menyediakan dan mengelola infrastruktur Anda sendiri | OpenAI mengelola semua infrastruktur | Antropik mengelola semua infrastruktur | Google Cloud mengelola infrastruktur |
Secara umum, Llama ideal untuk perusahaan yang menginginkan kendali penuh, privasi data, dan kustomisasi. GPT-4 paling cocok untuk perusahaan yang membutuhkan kinerja dan kemampuan penalaran tertinggi. Llama dapat menangani tugas-tugas kompleks dengan lebih baik, terutama analisis kreatif dan tingkat lanjut. Claude 3 ideal untuk aplikasi yang mengutamakan keamanan dan mengurangi bias. Claude 3 jarang menghasilkan output yang berbahaya. PaLM 2 paling cocok untuk bisnis yang terintegrasi secara mendalam dengan ekosistem Google Cloud. PaLM 2 memastikan integrasi yang mulus dengan berbagai alat Google lainnya.
Sebelum menerapkan Llama, Anda harus terlebih dahulu menentukan kebutuhan Anda berdasarkan kasus penggunaan spesifik. Apakah Anda memerlukan model parameter 70B untuk kualitas maksimal atau hanya model 8B untuk tugas-tugas dasar?
Anda harus memilih metode penerapan, seperti mesin lokal, VM cloud, atau layanan terkelola. Menjalankan model Llama secara efisien seringkali membutuhkan GPU yang kuat, terutama untuk model yang lebih besar. Setelah itu, Anda dapat mengunduh model yang tepat dari situs web Meta.
Klik tombol Download Models untuk masuk ke halaman Request Access. Berikan informasi yang diperlukan dan pilih model Llama yang diinginkan.
Klik tombol Next untuk membaca Terms and Conditions. Anda harus memeriksa Community License Agreement dengan cermat dan kemudian klik tombol Accept and Continue. Ikuti petunjuk di layar untuk mengunduh model yang Anda pilih.
Anda dapat menggunakan framework seperti Text Generation Inference untuk mendapatkan server API berkinerja tinggi. Jika Anda memerlukan antarmuka chat, terapkan UI seperti Chatbot UI atau NextChat. Setelah itu, gunakan data kepemilikan Anda dengan framework untuk membuat model khusus Anda sendiri.
Anda harus tahu cara mengatasi tantangan untuk menggunakan model AI secara efektif.
• Kompleksitas Pengaturan Awal
Anda dapat menggunakan alat dan kontainer bawaannya. Jalankan model secara lokal dengan satu perintah. Anda juga dapat beralih ke platform berbasis cloud tanpa pengaturan lokal apa pun. Hugging Face memungkinkan Anda menjalankan dan membuat demo menggunakan lingkungan yang telah dikonfigurasi sebelumnya. Selain itu, Anda dapat memulai dengan llama.cpp untuk menjalankan versi Llama yang terkuantisasi.
• Manajemen Sumber Daya & Optimalisasi Biaya
Model besar memerlukan GPU memori tinggi, yang seringkali langka dan mahal.
Kuantisasi adalah teknik yang paling efektif. Anda dapat menggunakan pustaka untuk kuantisasi 4-bit selama inferensi atau fine-tuning. Pada perangkat keras yang kurang bertenaga, gunakan llama.cpp untuk menjalankan model. Kedua metode ini dapat secara efektif mengurangi penggunaan memori. Selain itu, pastikan Anda memilih model yang tepat untuk tugas Anda. Model yang lebih kecil dan fine-tuning dapat lebih hemat biaya.
• Tetap Mengikuti Rilis Terbaru
Banyak model, teknik, dan pustaka baru dirilis setiap minggu. Sulit untuk selalu mengikuti perkembangan zaman.
Anda sebaiknya berlangganan blog resmi seperti Meta AI, Hugging Face, dan vLLM. Selain itu, teknik penyempurnaan baru, aplikasi, peningkatan efisiensi, pengalaman, solusi, dan lainnya dibagikan di platform seperti GitHub dan Hugging Face. Hal ini memungkinkan tim Anda untuk mengintegrasikan berbagai peningkatan.
Anda Mungkin Juga Membutuhkan:
Pertanyaan 1. Apakah diperbolehkan menggunakan output model Llama untuk melatih LLM lain?
Ya, Meta mengizinkan penggunaan versi keluaran Llama yang lebih baru (Llama 3.1 dan yang lebih baru) untuk melatih model lain. Tentu saja, Anda tidak diizinkan menggunakannya untuk membuat produk yang bersaing dengan Meta. Selain itu, Anda harus benar-benar memahami batasan hukum yang ditetapkan oleh lisensi Meta.
Pertanyaan 2. Apakah model Llama memiliki pembatasan? Apa saja ketentuan terkaitnya?
Ya, model Llama memiliki batasan yang signifikan, yang ditentukan oleh struktur lisensinya. Model-model ini tidak sepenuhnya bersifat sumber terbuka. Sebaliknya, mereka dirilis di bawah lisensi kepemilikan dari Meta. Hal ini dilakukan untuk melindungi kepentingan Meta dan mencegah kasus penggunaan yang kompetitif.
Pertanyaan 3. Apa saja kasus penggunaan umum Llama?
Penggunaan Llama sehari-hari meliputi pemahaman gambar dan dokumen, menjawab pertanyaan, pembuatan gambar dan teks, pembuatan dan peringkasan bahasa, pelatihan bahasa, AI percakapan, dan banyak lagi. Llama dapat menjawab pertanyaan Anda berdasarkan konten gambar atau dokumen yang Anda berikan. Selain itu, Llama dapat digunakan untuk membuat chatbot atau asisten visual.
Pertanyaan 4. Apa persyaratan perangkat keras untuk menggunakan model Llama?
Persyaratan perangkat keras untuk menjalankan model Llama ditentukan oleh tiga faktor utama: ukuran model, kuantisasi, dan kasus penggunaan. Bagi sebagian besar pengembang, RTX 4070/4080/4090 atau Mac dengan Memori Terpadu 16-36GB merupakan pilihan yang fleksibel untuk model Llama hingga 70GB. Untuk operasi berbasis GPU, faktor terpenting adalah VRAM kartu grafis Anda. Seperti yang telah disebutkan, pilih ukuran model yang tepat berdasarkan kebutuhan Anda, lalu pilih tingkat kuantisasi yang dapat dijalankan pada perangkat keras Anda.
Pertanyaan 5. Apakah Llama sebagus ChatGPT?
Anda dapat memeriksa tabel di atas untuk membandingkan faktor-faktor utama antara Llama dan ChatGPT. Llama dapat dijalankan secara lokal dan offline. Ini menawarkan perlindungan data yang lebih aman. Selain itu, model Llama itu sendiri gratis untuk digunakan. ChatGPT memiliki versi gratis, tetapi model dan fitur lanjutannya memerlukan paket berbayar.
Kesimpulan
Llama bukan sekadar model lain. Ini sering dipandang sebagai pergeseran strategis menuju masa depan AI yang lebih mudah diakses dan dapat dikustomisasi. Anda dapat mempelajari berbagai informasi terkait tentang keluarga Llama AI dalam ulasan lugas ini dan kemudian mengetahui apakah model ini sepadan dengan hype-nya.
Apakah Anda merasa ini membantu?
484 Suara
YATerima kasih telah memberi tahu kami!
TidakTerima kasih telah memberi tahu kami! 
Ulasan Online 9 AI Chatbots Teratas: Fitur, Harga, Kelebihan & Kontra
AI
Ulasan Character.AI: Melepaskan Kreativitas di Dunia AI
AI
Ulasan Mendetail YouChat: Alat AI Luar Biasa untuk Semua Orang
AI
Top 7 Chatbots AI Luar Biasa: Hasilkan Ide Instan
AI
