Çığır açan Llama 1 sürümünden bu yana, kapalı ve tescilli API'ler geri dönülmez bir şekilde demokratikleştirildi. Meta'nın açık kaynaklı Llama (Büyük Dil Modeli Meta AI) serisi, yapay zeka dünyasını yeniden şekillendirdi. Son derece yetenekli Llama 3 ve en son piyasaya sürülen Llama 4, bu model ailesini açık kaynaklı yapay zeka inovasyonunun temeli haline getiriyor.
Sayısız yapay zeka modeli kafanızı karıştırıyorsa, bu kapsamlı makaleyi okuyun Lama incelemesiLlama'nın ne olduğunu, Llama AI'yı benzersiz kılan şeyin ne olduğunu, ilgi çekici iş modelini, ChatGPT gibi devlere karşı rekabet konumunu, işletmeler için pratik bir kılavuzu ve daha fazlasını öğrenebilirsiniz.
İçindekiler
Lama Meta tarafından geliştirilen temel büyük dil modellerinden oluşan bir koleksiyonu ifade eder. Yalnızca API üzerinden erişilebilen önceki modellerin aksine, Llama serisi araştırma ve ticari kullanım için herkese açıktır. Aslında, kötüye kullanımı önlemek için özel bir lisans tasarlanmıştır ve belirli ölçekleme koşulları altında geçerlidir. En son sürüm Llama 4'tür.
Lama 4 en son sürümdür. Meta, en akıllı, ölçeklenebilir ve kullanışlı sürüm olduğunu iddia ediyor. Daha gelişmiş akıl yürütme ve planlama yetenekleri, çok modlu yetenekleri ve çok dilli yazma işlevleriyle Llama 4, sektör lideri bağlam penceresi olabilir. Llama API ve Llama Stack ile en inanılmaz fikirlerinizi kolayca hayata geçirmenizi sağlar. Mevcut Llama 4, daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunar.
Lama 3 Nisan 2024'te piyasaya sürüldü. Llama 2 ile karşılaştırıldığında, Llama 3'te geliştirilmiş akıl yürütme ve kodlama, iyileştirilmiş eğitim verileri, daha büyük bir bağlam penceresi ve daha verimli bir belirteç ayırıcı dahil olmak üzere çeşitli iyileştirmeler bulunmaktadır.
Lama 1 ve 2: Orijinal Llama 2023'ün başlarında, Llama 2 ise Temmuz 2023'te piyasaya sürüldü. Bu sürümler, Meta'nın chatbot arenasına doğrudan girişini simgeliyordu. Llama 2'den bu yana ince ayarlı bir versiyonuyla seri, faydalı ve güvenli bir diyalog sunuyor. Llama 1/2 ise esas olarak OpenAI'nin ChatGPT'sine ve Google'ın Bard'ına meydan okumak için geliştirildi.
Yapay zeka manzarasını yeniden şekillendirmek için Meta tarafından geliştirilen yüksek performans endişeniz olmayacak. Llama, belirli görevler için daha büyük genel modellerden daha iyi performans göstermesi için şirketinizin özel verilerine göre hassas bir şekilde ayarlanmıştır. Hassas ayar potansiyeli, onu çoğu geliştirici ve araştırmacı için uygun hale getirir.
Lama'nın benzersizliği sadece performansında değil. ekosistem Lama yumurtladı daha büyük bir avantaj olabilir. Hugging Face ekosistemi, bir inovasyon patlamasına yol açtı. Farklı olası görevler için binlerce ince ayarlı türev sunuluyor.
Üstelik Llama herkesin eline üst düzey bir LLM derecesi verdi. yapay zekanın demokratikleşmesi Llama'yı benzersiz kılan bir diğer avantaj da budur. Llama AI modelleri, tüm araştırmacıların, geliştiricilerin ve yeni kurulan şirketlerin API ücreti ödemeden veya izin almadan kullanması, yenilik yapması ve geliştirmesi için mevcuttur.
İşletmeler için stratejik avantaj. Llama, yapay zeka yapınızın size ait olmasını sağlar. Artık bir satıcının fiyatlandırmasına, politika değişikliklerine veya API kullanımdan kaldırmalarına bağlı kalmanıza gerek kalmaz. Bu, satıcı bağımlılığını etkili bir şekilde önler.
Llama'nın iş modeli yalnızca farklı bir yapay zeka modeli kullanmakla sınırlı değil. Aslında, bir şirketin yapay zekaya yaklaşımında köklü bir değişiklik olabilir.
İlk zamanlarda birçok işletme, OpenAI'nin GPT-4'ü gibi API tabanlı hizmetleri benimsedi. Bu, düşük bariyerli deneyler ve hızlı prototipleme olanağı sağladığı için en uygun seçenek olabilir. Ancak, bu yapay zeka stratejisinin yerini, Meta'nın Llama'sı gibi daha stratejik ve uzun vadeli bir yaklaşım, açık kaynaklı temel modeller aldı. Llama örneği üç temel faktöre dayanıyor: maliyet tasarrufu, kontrol ve özelleştirme ve veri güvenliği.
Birçok şirket için (günde milyonlarca sorgu işleyen) API maliyetleri yıllık olarak milyonlarca dolara ulaşabilir. Llama'nın dağıtımı, operasyonel giderlerden (OpEx) sermaye giderlerine (CapEx) geçiş anlamına gelir. Bu da yüksek hacimde yatırım getirisini (YG) netleştirir.
Llama, işletmenize veya ürünlerinize en uygun, benzersiz ve ince ayarlı bir yapay zeka oluşturmanıza olanak tanır. Ayrıca, modelinizin girdileri ve çıktıları üzerinde tam kontrole sahip olursunuz. Kiralık bir hizmet değil, temel bir varlık haline gelir.
Devlet ve finans kuruluşlarının katı veri yönetimi gereklilikleri vardır. Llama, tamamen şirket içinde veya uyumlu bir VPC'de (Sanal Özel Bulut) kullanılabilir. Bu, LLM teknolojisinden yararlanmanın genellikle tek yasal yoludur. Dahası, Llama'yı güvenli bir VPC içinde dağıtmak, tüm verilerinizin güvende olduğu ve güvenlik duvarınızdan asla çıkmadığı anlamına gelir. Bu, üçüncü taraf verilerinin ifşa olma riskini etkili bir şekilde ortadan kaldırır.
Kısacası, Llama'nın iş durumu şu şekildedir: mülkiyetRekabet avantajınızın mülkiyeti, verilerinizin güvenliği ve maliyetleriniz size geri verilir.
Meta'nın Llama'sı, işletmelere yapay zekayı kullanmanın yeni bir yolunu sunuyor. Bu güçlü yapay zeka modeli, konuşma yapay zekası, görüntü ve ses gibi çok çeşitli uygulamalara sahip. metin üretimi, dil eğitimi, özetleme ve diğer ilgili görevler. Gelişmiş yapay zeka yeteneklerini kullanan Llama, işletmelerin başarıya ulaşmasına yardımcı olabilir.
• Müşteri Hizmetleri ve Desteği
Llama destekli gelişmiş sohbet robotları veya sanal asistanlar, müşterilerin sorularını, özellikle de karmaşık sorguları daha iyi anlayabilir ve doğru, bağlam odaklı yanıtlar sağlayabilir. 7/24 müşteri desteği sağlamak faydalıdır.
• Veri Analizi ve İş Zekası
Llama, çeşitli kaynaklardan veri toplayabilir ve başlangıçta teknik beceri gerektiren kararlar alabilir. İşletme yöneticilerinin ve analistlerin sorular sorarak bir SQL sorgusu elde etmelerini sağlar. Model, metinleri, görselleri, grafikleri ve diğer içerikleri analiz ederek açıklayıcı bir özet sunabilir. Bu da ortaya çıkan trendleri, rekabet içgörülerini ve yaygın şikayetleri hızla belirlemeye yardımcı olur.
• Pazarlama ve İçerik Otomasyonu
Yüksek kaliteli ve SEO uyumlu içerik üretme süreci zaman alıcıdır. Llama, basit bir konu ve birkaç anahtar kelimeyle taslakları veya makalelerin tamamını hızla oluşturabilir. Daha sonra editörler bu sonuçları geliştirebilir. Model ayrıca sosyal medya gönderilerinin oluşturulmasını da otomatikleştirebilir. Dahası, e-postalar ve reklamlar için ilgi çekici konu satırları yazmanıza yardımcı olabilir.
• Yazılım Geliştirme
Kod bazlı bir Llama modeli, kod kalitesini korumak, eski sistemleri yönetmek ve geliştirme döngülerini hızlandırmak için gelişmiş bir otomatik tamamlama işlevi görebilir. Kodun olası hatalar açısından incelenmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, kaynak kod yorumlarına dayanarak kod dokümantasyonunu ve API referanslarını otomatik olarak oluşturabilir ve güncelleyebilir.
Bu bölüm, Meta'nın Llama serisinin diğer önde gelen alternatiflerle yan yana karşılaştırmasını tablo formatında sunmaktadır. İhtiyaçlarınıza en uygun olanı bulmak için bu temel faktörleri karşılaştırabilirsiniz.
Bu yapay zeka modellerinin kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri olduğu açıktır. Seçim, tek bir seçenek bulmakla ilgili değildir.
| AI Modelleri | Meta'nın LLaMA 4/3/2 | OpenAI'nin GPT-4'ü | Anthropic'in Claude 3'ü | Google'ın PaLM 2'si |
| Lisans | Açık kaynaklı, özel lisans | Tescilli | Tescilli | Tescilli |
| Erişim | İndirin ve kendi kendinize barındırın | Yalnızca API Abonelik yoluyla erişim | Yalnızca API Kullanıma dayalı fiyatlandırma yoluyla erişim | Yalnızca API Google'ın Vertex AI'sı aracılığıyla erişim |
| AI Modelleri | Meta'nın LLaMA 4/3/2 | OpenAI'nin GPT-4'ü | Anthropic'in Claude 3'ü | Google'ın PaLM 2'si |
| Verim | En üst düzey En iyi yapay zeka modelleriyle rekabet edebilir Belirli görevlerde GPT-4 performansına uyum sağlamak için ince ayar gerektirir İlgi çekici, yüksek kaliteli yaratıcı içerik sunmada yetersizdir | Sektör lideri Karmaşık akıl yürütme, nüans ve yaratıcı problem çözme becerilerini kullanın | En üst düzey Veri analizi, karmaşık diyalog ve uzun bağlamlı akıl yürütmede mükemmel | En üst düzey Muhakeme ve çok dilli görevlerde mükemmel |
| Maliyet Yapısı | Yüksek Sermaye Gideri, Düşük İşletme Gideri Model boyutu ve kullanım hacmi ile maliyet ölçekleri | Sermaye Gideri Yok, Yüksek İşletme Gideri Yok başlangıç maliyeti, ancak kullanım için jeton başına ödeme | Sermaye Gideri Yok, İşletme Gideri Yüksek OpenAI'ye benzer şekilde, jeton başına ödeme | Sermaye Gideri Yok, İşletme Gideri Yüksek Vertex AI'da hacim indirimleriyle token başına ödeme |
| Veri Gizliliği ve Güvenliği | Maksimum kontrol Veriler asla altyapınızdan ayrılmaz. Yüksek düzeyde düzenlenen endüstriler için idealdir. | Giriş/çıkış verileri OpenAI sunucularında işlenir | Güçlü gizlilik politikası, ancak veriler Anthropic tarafından işleniyor | Kurumsal düzeyde güvenlik Google Cloud'da işlenen veriler VPC kontrolleri ve veri ikamet taahhütleri sunar |
| Özelleştirme ve Kontrol | Tam kontrol Özel veriler üzerinde tam olarak ince ayar yapılabilir | Sınırlı İnce ayar yalnızca eski modeller için mevcuttur (GPT-4 için değil) | Sınırlı Hızlı mühendislik ve bağlam yoluyla özelleştirilmiş | Güçlü İnce ayar ve takviyeli öğrenme için iyi destek |
| Ölçeklenebilirlik | Kendi altyapınızı sağlamanız ve yönetmeniz gerekir | OpenAI tüm altyapıyı yönetir | Anthropic tüm altyapıyı yönetir | Google Cloud altyapıyı yönetiyor |
Genel olarak Llama, tam kontrol, veri gizliliği ve özelleştirmeyi tercih eden şirketler için idealdir. GPT-4, en yüksek ham performans ve akıl yürütme yeteneklerine ihtiyaç duyan işletmeler için en uygunudur. Karmaşık görevleri, özellikle yaratıcı ve gelişmiş analizleri daha iyi yönetebilir. Claude 3, güvenliğin ve azaltılmış önyargının ön planda olduğu uygulamalar için idealdir. Nadiren zararlı çıktılar üretir. PaLM 2, Google Cloud ekosistemine derinlemesine entegre olan işletmeler için idealdir. Diğer Google araçlarıyla sorunsuz entegrasyon sağlar.
Llama'yı dağıtmadan önce, belirli kullanım senaryosuna göre ihtiyaçlarınızı belirlemelisiniz. Maksimum kalite için 70B parametre modeline mi, yoksa temel görevler için sadece 8B modeline mi ihtiyacınız var?
Dağıtım yönteminizi yerel bir makine, bulut sanal makinesi veya yönetilen hizmet gibi seçmelisiniz. Llama modellerini verimli bir şekilde çalıştırmak, özellikle büyük modeller için genellikle güçlü bir GPU gerektirir. Ardından, doğru modeli Meta web sitesinden indirebilirsiniz.
Tıkla Modelleri İndirin girmek için düğmeye basın Erişim Talebinde Bulunun sayfa. Gerekli bilgileri girin ve istediğiniz Lama modelini seçin.
Tıkla Sonraki okumak için düğme Şartlar ve koşullarTopluluk Lisans Sözleşmesini dikkatlice kontrol etmeli ve ardından Kabul Et ve Devam Et düğmesine tıklayın. Seçtiğiniz modeli indirmek için ekrandaki talimatları izleyin.
Yüksek performanslı bir API sunucusu elde etmek için Text Generation Inference gibi bir çerçeve kullanabilirsiniz. Bir sohbet arayüzüne ihtiyacınız varsa, aşağıdaki gibi bir kullanıcı arayüzü dağıtın: Sohbet robotu UI veya NextChat. Ardından, özel verilerinizi çerçevelerle birlikte kullanarak kendi özelleştirilmiş modelinizi oluşturun.
Yapay zeka modellerini etkili bir şekilde kullanmak için zorlukların üstesinden nasıl geleceğinizi bilmelisiniz.
• İlk Kurulum Karmaşıklığı
Önceden oluşturulmuş araçlarını ve kapsayıcılarını kullanabilirsiniz. Modelleri tek bir komutla yerel olarak çalıştırın. Ayrıca, herhangi bir yerel kurulum yapmadan bulut tabanlı platformlara da yönelebilirsiniz. Hugging Face, önceden yapılandırılmış ortamları kullanarak demolar çalıştırmanıza ve oluşturmanıza olanak tanır. Ayrıca, Llama'nın niceliksel bir sürümünü çalıştırmak için llama.cpp ile başlayabilirsiniz.
• Kaynak Yönetimi ve Maliyet Optimizasyonu
Büyük modeller, genellikle nadir bulunan ve pahalı olan yüksek bellekli GPU'lara ihtiyaç duyar.
Nicemleme en etkili tekniktir. Çıkarım veya ince ayar sırasında 4 bitlik nicemleme için kütüphaneleri kullanabilirsiniz. Daha az güçlü donanımlarda, modelleri çalıştırmak için llama.cpp kullanın. Her iki yöntem de bellek kullanımını etkili bir şekilde azaltabilir. Ayrıca, görevleriniz için doğru modeli seçtiğinizden emin olun. Daha küçük ve ince ayarlı bir model daha uygun maliyetli olabilir.
• Yeni Yayınlardan Haberdar Olmak
Her hafta birçok yeni model, teknik ve kütüphane yayınlanıyor. Güncel kalmak zor olabilir.
Meta AI, Hugging Face ve vLLM gibi resmi bloglara abone olmalısınız. Dahası, GitHub ve Hugging Face gibi platformlarda yeni ince ayar teknikleri, uygulamalar, verimlilik artışları, deneyimler, çözümler ve daha fazlası paylaşılıyor. Bu, ekibinizin iyileştirmeleri entegre etmesine olanak tanıyor.
Ayrıca şunlara da ihtiyacınız olabilir:
Soru 1. Llama modellerinin çıktılarının diğer LLM'leri eğitmek için kullanılmasına izin veriliyor mu?
Evet, Meta, Llama çıktısının daha yeni sürümlerini (Llama 3.1 ve üzeri) diğer modelleri eğitmek için kullanmanıza izin veriyor. Elbette, Meta ile rekabet edecek bir ürün oluşturmak için kullanmanıza izin verilmiyor. Ayrıca, Meta lisansının belirlediği yasal sınırların da farkında olmalısınız.
Soru 2. Lama modellerinin kısıtlamaları var mı? İlgili terimler nelerdir?
Evet, Llama modelleri, lisanslama yapıları tarafından belirlenen önemli kısıtlamalara sahiptir. Bu modeller gerçek anlamda açık kaynaklı değildir. Bunun yerine, Meta'nın özel lisansı altında yayınlanırlar. Bu, Meta'nın çıkarlarını korumak ve rekabetçi kullanım durumlarını önlemek içindir.
Soru 3. Lama'nın yaygın kullanım alanları nelerdir?
Llama'nın günlük kullanım alanları arasında görüntü ve belge anlama, soru cevaplama, görüntü ve metin oluşturma, dil oluşturma ve özetleme, dil eğitimi, konuşma yapay zekası ve daha fazlası yer alır. Llama, sağladığınız görüntü veya belge içeriğine göre sorunuzu yanıtlayabilir. Ayrıca, bir sohbet robotu veya görsel asistan oluşturmak için de kullanılabilir.
Soru 4. Lama modellerini kullanmak için donanım gereksinimleri nelerdir?
Llama modellerini çalıştırmak için donanım gereksinimleri üç temel faktör tarafından belirlenir: model boyutu, niceleme ve kullanım durumu. Çoğu geliştirici için, 70 TB'a kadar Llama modelleri için RTX 4070/4080/4090 veya 16-36 GB Birleşik Belleğe sahip bir Mac esnek bir seçenektir. GPU tabanlı çalışma için en önemli faktör, grafik kartınızın VRAM'idir. Daha önce de belirtildiği gibi, ihtiyaçlarınıza göre doğru model boyutunu ve ardından donanımınızda çalışabilecek niceleme seviyesini seçin.
Soru 5. Llama, ChatGPT kadar iyi mi?
Llama ve Llama arasındaki temel faktörleri karşılaştırmak için yukarıdaki tabloyu kontrol edebilirsiniz. ChatGPTLlama hem yerel hem de çevrimdışı çalıştırılabilir. Daha güvenli veri koruması sunar. Dahası, Llama modelinin kendisi ücretsizdir. ChatGPT'nin ücretsiz bir sürümü vardır, ancak gelişmiş modelleri ve özellikleri ücretli bir plan gerektirir.
Çözüm
Lama sıradan bir model değil. Genellikle daha erişilebilir ve özelleştirilebilir bir yapay zeka geleceğine doğru stratejik bir değişim olarak görülüyor. Bu sade incelemede Llama AI ailesi hakkında çeşitli bilgiler edinebilir ve ardından bu kadar abartılmaya değer olup olmadığını görebilirsiniz.
Bunu faydalı buldunuz mu?
484 oylar
EVETBize bildirdiğiniz için teşekkür ederiz!
NumaraBize bildirdiğiniz için teşekkür ederiz! 
En İyi 9 Yapay Zeka Sohbet Robotu Çevrimiçi İncelemesi: Özellik, Fiyatlandırma, Artılar ve Eksiler
yapay zeka
Character.AI İncelemesi: AI Dünyasında Yaratıcılığı Serbest Bırakmak
yapay zeka
YouChat Ayrıntılı İncelemesi: Herkes İçin İnanılmaz Bir Yapay Zeka Aracı
yapay zeka
En İyi 7 İnanılmaz Chatbot AI: Anında Fikir Üretme
yapay zeka
