В центре внимания: чат с ИИ , игры типа Retro , смена местоположения , разблокировка Roblox.
В центре внимания: чат с ИИ , игры типа Retro , смена местоположения , разблокировка Roblox.
С момента выхода революционной версии Llama 1 закрытые, проприетарные API были окончательно демократизированы. Серия Llama (Large Language Model Meta AI) с открытым исходным кодом от Meta преобразила ландшафт ИИ. Высокопроизводительная Llama 3 и её последняя версия Llama 4 делают это семейство моделей основой для инноваций в области ИИ с открытым исходным кодом.
Если вы запутались в бесчисленных моделях ИИ, прочитайте этот подробный обзор Llama. Вы узнаете, что такое Llama, что делает Llama AI уникальной, каков ее убедительный бизнес-кейс, каково ее конкурентное положение по сравнению с гигантами вроде ChatGPT, получите практическое руководство для предприятий и многое другое.
Оглавление
Llama — это набор базовых крупных языковых моделей, разработанных компанией Meta. В отличие от предыдущих моделей, доступных только через API, серия Llama выпущена публично для исследовательского и коммерческого использования. При этом действует специальная пользовательская лицензия, предназначенная для предотвращения злоупотреблений и применяемая при определённых масштабах использования. Последняя версия — Llama 4.
Llama 4 — это последняя версия. Meta утверждает, что это самая интеллектуальная, масштабируемая и удобная версия. Благодаря более продвинутым возможностям рассуждения и планирования, мультимодальности и многоязычным функциям письма Llama 4 может обеспечить лидирующее в индустрии контекстное окно. Она позволяет легко развёртывать ваши самые смелые идеи с помощью Llama API и Llama Stack. Текущая Llama 4 обеспечивает более персонализированный опыт.
Llama 3 была выпущена в апреле 2024 года. По сравнению с Llama 2, Llama 3 получила ряд улучшений, включая расширенные возможности рассуждения и программирования, улучшенные обучающие данные, увеличенное контекстное окно и более эффективный токенизатор.
Llama 1 & 2: Оригинальная Llama была выпущена в начале 2023 года, а Llama 2 — в июле 2023 года. Они ознаменовали прямой выход Meta на рынок чатботов. Начиная с Llama 2, благодаря дообученным вариантам, серия обеспечивает полезный и безопасный диалог. Llama 1/2 в основном разрабатывалась для прямой конкуренции с ChatGPT от OpenAI и Bard от Google.
Разработанная Meta для преобразования ландшафта ИИ, высокая производительность здесь — не то, о чём вам придётся беспокоиться. Llama дообучается на специфичных данных вашей компании, чтобы превосходить более крупные универсальные модели в конкретных задачах. Потенциал к дообучению делает её подходящей для большинства разработчиков и исследователей.
Уникальность Llama заключается не только в её производительности. Экосистема, порождённая Llama, может быть ещё большим преимуществом. Её экосистема Hugging Face спровоцировала взрыв инноваций. Тысячи дообученных производных моделей предлагаются для самых разных мыслимых задач.
Более того, Llama поместила LLM высшего уровня в руки каждого. Демократизация ИИ — ещё одно преимущество, которое делает Llama особенной. Модели Llama AI доступны всем исследователям, разработчикам и стартапам для использования, инноваций и разработки решений без оплаты API-сборов и необходимости запрашивать разрешение.
Стратегическое преимущество для бизнеса. Llama позволяет вам полностью владеть создаваемыми ИИ-решениями. Вам больше не нужно привязываться к ценовой политике поставщика, изменениям его правил или остановке поддержки API. Это эффективно помогает избежать зависимости от одного вендора (vendor lock-in).
Бизнес-кейс Llama заключается не только в использовании другой модели ИИ. Более того, это может привести к фундаментальному изменению подхода компании к ИИ.
На ранних этапах многие компании использовали сервисы на основе API, такие как GPT-4 от OpenAI. Это могло быть самым удобным вариантом, обеспечивающим низкий порог для экспериментов и быстрое прототипирование. Однако такая стратегия ИИ была заменена более стратегическим долгосрочным подходом — использованием открытых базовых моделей, таких как Llama от Meta. Бизнес-кейс Llama строится на трёх ключевых факторах: сокращение затрат, контроль и настройка, а также безопасность данных.
Расходы на API для многих компаний (обрабатывающих миллионы запросов в день) могут достигать миллионов долларов в год. Внедрение Llama — это переход от операционных расходов (OpEx) к капитальным затратам (CapEx). Это делает окупаемость инвестиций (ROI) очевидной при больших объёмах.
Llama позволяет создать уникальный, точно настроенный ИИ, идеально подходящий для вашего бизнеса или продуктов. Вы также получаете полный контроль над входными и выходными данными вашей модели. Она становится основным активом, а не арендованной услугой.
В государственных и финансовых учреждениях действуют строгие требования к управлению данными. Llama можно развернуть полностью локально или в соответствующем требованиям VPC (виртуальном частном облаке). Зачастую это единственный законный способ использования технологии LLM. Более того, развёртывание Llama в защищённом VPC означает, что все ваши данные надёжно защищены и никогда не покидают брандмауэр. Это эффективно исключает риск раскрытия данных третьим лицам.
Одним словом, бизнес-кейс Llama — это вопрос владения. Вам возвращают контроль над вашим конкурентным преимуществом, безопасностью ваших данных и вашими затратами.
Llama от Meta открывает для бизнеса новый способ использования ИИ. Эта мощная модель ИИ имеет широкий спектр применений, включая разговорный ИИ, генерацию изображений и текста, языковую подготовку, суммирование и другие смежные задачи. Используя передовые возможности ИИ, Llama может помочь компаниям добиваться успеха.
• Обслуживание клиентов и поддержка
Продвинутые чат-боты или виртуальные помощники на базе Llama могут лучше понимать вопросы клиентов, особенно сложные, и давать правильные ответы с учётом контекста. Круглосуточная поддержка клиентов — это выгодное решение.
• Анализ данных и бизнес-аналитика
Llama может извлекать данные из различных источников и принимать решения, которые изначально требовали технических навыков. Она позволяет бизнес-менеджерам и аналитикам получать SQL-запросы, задавая вопросы. Модель может анализировать текст, изображения, диаграммы и другой контент, предоставляя описательное резюме. Это помогает быстро выявлять новые тенденции, конкурентную аналитику и распространённые жалобы.
• Маркетинг и автоматизация контента
Процесс создания высококачественного и SEO-оптимизированного контента занимает много времени. Llama может быстро генерировать черновики или целые статьи с простой темой и несколькими ключевыми словами. Редакторы-люди затем могут дорабатывать эти результаты. Модель также может автоматизировать создание постов в социальных сетях. Более того, она может помочь написать убедительные темы для электронных писем и рекламных объявлений.
• Разработка программного обеспечения
Специфическая для кода модель Llama может выступать в качестве расширенного средства автодополнения для поддержания качества кода, управления устаревшими системами и ускорения циклов разработки. Она может помочь в проверке кода на наличие потенциальных ошибок. Более того, она может автоматически генерировать и обновлять документацию по коду и справочники API на основе комментариев в исходном коде.
В этом разделе представлено наглядное сравнение серии Llama от Meta с другими ведущими альтернативами в табличном формате. Вы можете сравнить эти ключевые факторы, чтобы найти оптимальный вариант для ваших конкретных потребностей.
Должно быть ясно, что у этих моделей ИИ есть свои сильные и слабые стороны. Выбор не сводится к поиску единственного варианта.
| Модели ИИ | LLaMA Меты 4/3/2 | GPT-4 от OpenAI | Клод 3 из Anthropic | PaLM 2 от Google |
| Лицензия | Открытый исходный код, пользовательская лицензия | Собственный | Собственный | Собственный |
| Доступ | Загрузите и разместите у себя | только API Доступ по подписке | только API Доступ по цене, основанной на использовании | только API Доступ через Vertex AI от Google |
| Модели ИИ | LLaMA Меты 4/3/2 | GPT-4 от OpenAI | Клод 3 из Anthropic | PaLM 2 от Google |
| Представление | Высший уровень Конкурентоспособен с ведущими моделями искусственного интеллекта. Требует тонкой настройки для соответствия производительности GPT-4 при выполнении определенных задач. Недостаток в предоставлении увлекательного, высококачественного творческого контента. | Лидер отрасли Умение рассуждать комплексно, учитывать нюансы и творчески подходить к решению проблем | Высший уровень Превосходно разбирается в анализе данных, сложных диалогах и рассуждениях в широком контексте | Высший уровень Отлично справляется с рассуждениями и многоязычными задачами |
| Структура затрат | Высокие капитальные затраты, низкие операционные затраты Стоимость зависит от размера модели и объема использования | Нет капитальных затрат, нет высоких операционных затрат начальная стоимость, но оплата за использование токенов | Нет капитальных затрат, высокие операционные расходы Аналог OpenAI, оплата за токены | Нет капитальных затрат, высокие операционные расходы Оплата за токены на Vertex AI со скидками за объем |
| Конфиденциальность и безопасность данных | Максимальный контроль Данные никогда не покинут вашу инфраструктуру. Идеально подходит для строго регулируемых отраслей. | Входные/выходные данные обрабатываются на серверах OpenAI. | Строгая политика конфиденциальности, но данные обрабатываются Anthropic | Безопасность корпоративного уровня. Обработка данных в Google Cloud. Управление VPC и обязательства по размещению данных. |
| Настройка и управление | Полный контроль Может быть полностью настроен на основе собственных данных | Ограниченное Тонкая настройка доступна только для старых моделей (не GPT-4) | Ограниченное Настраивается с помощью оперативной разработки и контекста | Сильный Хорошая поддержка для тонкой настройки и обучения с подкреплением |
| Масштабируемость | Вам необходимо обеспечить и управлять собственной инфраструктурой | OpenAI управляет всей инфраструктурой | Anthropic управляет всей инфраструктурой | Google Cloud управляет инфраструктурой |
В целом, Llama идеально подходит для компаний, которые ценят полный контроль, конфиденциальность данных и широкие возможности настройки. GPT-4 лучше всего подходит для предприятий, которым требуется максимальная производительность и аналитические возможности. Он лучше справляется со сложными задачами, особенно с творческим и продвинутым анализом. Claude 3 идеально подходит для приложений, где безопасность и минимизация предвзятости имеют первостепенное значение. Он редко выдаёт вредоносные результаты. PaLM 2 лучше всего подходит для компаний, глубоко интегрированных в экосистему Google Cloud. Он обеспечивает бесшовную интеграцию с другими инструментами Google.
Перед развертыванием Llama необходимо определить ваши потребности в соответствии с конкретным сценарием использования. Нужна ли вам модель с параметрами 70B для максимального качества или только модель с параметрами 8B для базовых задач?
Вам следует выбрать способ развертывания, например, локальную машину, облачную виртуальную машину или управляемый сервис. Для эффективного запуска моделей Llama часто требуется мощный графический процессор, особенно для больших моделей. После этого вы можете скачать нужную модель с сайта Meta.
Нажмите кнопку Download Models, чтобы перейти на страницу Request Access. Укажите требуемую информацию и выберите нужную модель Llama.
Нажмите кнопку Next, чтобы прочитать Terms and Conditions. Вам следует внимательно ознакомиться с Community License Agreement, а затем нажать кнопку Accept and Continue. Далее следуйте инструкциям на экране, чтобы загрузить выбранную модель.
Вы можете использовать такой фреймворк, как Text Generation Inference, чтобы получить высокопроизводительный API-сервер. Если вам нужен чат-интерфейс, разверните UI, например Chatbot UI или NextChat. После этого используйте ваши собственные данные вместе с фреймворками, чтобы создать собственную специализированную модель.
Вы должны знать, как преодолевать трудности, чтобы эффективно использовать модели ИИ.
• Сложность первоначальной настройки
Вы можете использовать готовые инструменты и контейнеры. Запускайте модели локально одной командой. Вы также можете использовать облачные платформы без какой-либо локальной настройки. Hugging Face позволяет запускать и создавать демо-версии, используя предварительно настроенные среды. Более того, вы можете начать с llama.cpp для запуска квантованной версии Llama.
• Управление ресурсами и оптимизация затрат
Для больших моделей требуются графические процессоры с большим объемом памяти, которые часто бывают дефицитными и дорогими.
Квантование — наиболее эффективный метод. Вы можете использовать библиотеки для 4-битного квантования во время вывода или тонкой настройки. На менее мощном оборудовании используйте llama.cpp для запуска моделей. Оба метода позволяют эффективно сократить использование памяти. Кроме того, убедитесь, что вы выбрали правильную модель для своих задач. Модель меньшего размера с тонкой настройкой может быть более экономичной.
• Актуальность относительно новых релизов
Каждую неделю появляется множество новых моделей, методов и библиотек. Следить за ними может быть сложно.
Подпишитесь на официальные блоги, такие как Meta AI, Hugging Face и vLLM. Более того, на таких платформах, как GitHub и Hugging Face, публикуются новые методы тонкой настройки, приложения, примеры повышения эффективности, опыт, решения и многое другое. Это позволит вашей команде интегрировать улучшения.
Вам также может понадобиться:
Вопрос 1. Разрешено ли использовать выходные данные моделей Llama для обучения других LLM?
Да, Meta разрешает использовать более новые версии (Llama 3.1 и более поздние) результатов Llama для обучения других моделей. Конечно же, вы не имеете права использовать их для создания продукта, конкурирующего с Meta. Более того, вы должны четко понимать юридические ограничения, установленные лицензией Meta.
Вопрос 2. Есть ли у моделей Llama ограничения? Каковы соответствующие условия?
Да, модели Llama имеют существенные ограничения, обусловленные их структурой лицензирования. Эти модели не являются полностью открытыми. Вместо этого они выпускаются по проприетарной лицензии Meta. Это необходимо для защиты интересов Meta и предотвращения конкурентных вариантов использования.
Вопрос 3. Каковы распространённые сценарии использования Llama?
Повседневные примеры использования Llama включают распознавание изображений и документов, ответы на вопросы, генерацию изображений и текста, генерацию и обобщение языка, обучение языку, искусственный интеллект для ведения разговоров и многое другое. Llama может ответить на ваш вопрос, используя предоставленное вами изображение или содержимое документа. Кроме того, её можно использовать для создания чат-бота или визуального помощника.
Вопрос 4. Каковы аппаратные требования для использования моделей Llama?
Аппаратные требования для запуска моделей Llama определяются тремя ключевыми факторами: размером модели, квантованием и вариантом использования. Для большинства разработчиков RTX 4070/4080/4090 или Mac с 16–36 ГБ унифицированной памяти — это гибкий выбор для моделей Llama с объёмом памяти до 70 ГБ. Для работы на базе GPU наиболее важным фактором является объём видеопамяти вашей видеокарты. Как уже упоминалось, выберите правильный размер модели в соответствии с вашими потребностями, а затем выберите уровень квантования, поддерживаемый вашим оборудованием.
Вопрос 5. Настолько ли хороша Llama, как ChatGPT?
Вы можете обратиться к приведённой выше таблице, чтобы сравнить ключевые факторы Llama и ChatGPT. Llama можно запускать локально и офлайн. Она обеспечивает более надёжную защиту данных. Кроме того, сама модель Llama бесплатна для использования. У ChatGPT есть бесплатная версия, но его продвинутые модели и функции требуют платной подписки.
Заключение
Llama — это не просто ещё одна модель. Её часто рассматривают как стратегический поворот к более доступному и настраиваемому ИИ будущего. В этом прямом обзоре вы можете узнать различную связанную информацию о семействе Llama AI, а затем решить, оправдан ли вокруг него ажиотаж.
Вам это помогло?
484 голосов
ДАСпасибо за то, что дали нам знать!
НетСпасибо за то, что дали нам знать! 
9 лучших онлайн-обзоров чат-ботов с искусственным интеллектом: характеристики, цены, плюсы и минусы
ИИ
Обзор Character.AI: раскрытие творчества в мире ИИ
ИИ
Подробный обзор YouChat: невероятный инструмент искусственного интеллекта для всех
ИИ
Топ-7 невероятных чат-ботов с искусственным интеллектом: мгновенная генерация идей
ИИ
