Meta gemaakt het is de nieuwe Llama 3 LLM open-source en je kunt het lokaal uitvoeren met Ollama. Door Llama 3 open-source te maken, heeft Meta een schat aan potentieel ontsloten voor bedrijven van elke omvang. Dit betekent dat de onderliggende code voor Llama 3 vrij beschikbaar is voor onderzoek, aanpassing en gebruik door elke geïnteresseerde partij. De gevolgen voor het bedrijfsleven, en vooral voor het midden- en kleinbedrijf, zijn aanzienlijk.
Via een tolerante licentiestructuur kunnen kleine en middelgrote bedrijven de kracht van Llama 3 benutten voor hun specifieke projecten, zonder op lastige beperkingen te stuiten. Zolang de gevestigde wettelijke normen worden nageleefd, heeft het MKB de vrijheid om het uitgebreide potentieel van deze geavanceerde technologie te verkennen.
Wat is Lama 3?
Llama 3 is een LLM ontwikkeld door Meta, het bedrijf zegt dat het “de meest capabele, openlijk beschikbare LLM tot nu toe is.”
Llama 3 is verkrijgbaar in twee maten: 8 miljard en 70 miljard parameters. Dit soort model is getraind op een enorme hoeveelheid tekstgegevens en kan voor een verscheidenheid aan taken worden gebruikt, waaronder het genereren van tekst, het vertalen van talen, het schrijven van verschillende soorten creatieve inhoud en het op een informatieve manier beantwoorden van uw vragen. Meta noemt Llama 3 een van de beste open modellen die er zijn, maar hij is nog in ontwikkeling.
“Met Llama 3 wilden we de beste open modellen bouwen die vergelijkbaar zijn met de beste propriëtaire modellen die momenteel beschikbaar zijn”, aldus Meta’s blogpost.
Llama 3-modellen gebruiken gegevens om ongekende schaalvergroting te bereiken. Ze zijn getraind met behulp van twee onlangs onthulde, op maat gemaakte 24K GPU-clusters op meer dan 15 biljoen tokens aan gegevens. Deze trainingsdataset is zeven keer groter dan die gebruikt voor Llama 2 en bevat vier keer meer code, waardoor hun mogelijkheden en kennisbreedte aanzienlijk worden vergroot.
We hebben besproken Lama 3 benchmarks laat zien hoe het model uitzonderlijke prestaties leverde bij alle geëvalueerde taken.
Hoe verbetert Meta Llama 3 ten opzichte van eerdere versies?
De Meta Llama 3-modellen hebben aanzienlijke verbeteringen ondergaan op het gebied van voortraining en afstemmingsprocessen, waardoor ze beter kunnen aansluiten bij gebruikersinstructies, meer uiteenlopende reacties kunnen genereren en het foutpercentage kunnen verminderen. Belangrijke technologische verbeteringen zijn onder meer een efficiëntere tokenizer en Group Query Attention (GQA), waardoor de inferentie-efficiëntie wordt verbeterd.
Is Lama 3 multimodaal?
Momenteel werkt Llama 3 met zowel tekstuele als visuele gegevens voor bepaalde toepassingen, maar Meta streeft ernaar de beeldverwerkingsmogelijkheden te verbeteren. Tegen eind 2024 zijn ze van plan Llama 4 te lanceren, ontworpen om uit te blinken in het interpreteren en genereren van ingewikkelde afbeeldingen op basis van tekstuele beschrijvingen.
Deze vooruitgang maakt geavanceerde beeldaanpassingen, verbeteringen in scèneweergave en het creëren van realistische beelden in verschillende stijlen mogelijk, waarbij de mogelijkheden van taalbegrip en visuele perceptie worden samengevoegd voor indrukwekkendere resultaten.
Hoe krijg ik toegang tot Lama 3?
Toegang tot Llama 3 is momenteel lokaal mogelijk via Ollama, dat de inzet en werking van grote taalmodellen vergemakkelijkt.
Wat doet Ollama?
Ollama biedt een platform voor het uitvoeren van open-source grote taalmodellen zoals Llama 2 op lokale systemen. Het integreert modelgewichten, configuratie en noodzakelijke gegevens in een uniform pakket gespecificeerd door een modelbestand en vereenvoudigt het installatieproces, inclusief het optimaliseren van GPU-gebruik voor betere prestaties.
Is Ollama beschikbaar op Windows?
Wat de compatibiliteit betreft, is Ollama nu toegankelijk op Windows in een preview-versie. Met deze release kunnen gebruikers grote taalmodellen rechtstreeks op Windows beheren, met GPU-versnelling, volledige toegang tot de modelbibliotheek en een Ollama API die OpenAI-protocollen ondersteunt.
Hoe werkt Ollama?
Ollama maakt gebruik van een transformerarchitectuur, een soort deep learning-model dat cruciaal is in grote taalmodellen. Door uitgebreide tekstgegevens te analyseren beheerst Ollama de nuances van taal, waardoor het de context van vragen kan begrijpen, syntactisch correcte en contextueel betekenisvolle antwoorden kan produceren en nauwkeurige taalvertalingen kan uitvoeren door de essentie van de brontaal vast te leggen en deze effectief over te brengen in de doeltaal. taal.
Zal Llama 3 open source zijn?
In termen van beschikbaarheid heeft Meta verklaard dat Llama 3 open source is en een bredere toegankelijkheid en innovatie binnen de technische gemeenschap bevordert.
Kan ik Llama 3 lokaal draaien?
Ja, Ollama vergemakkelijkt de uitvoering van verschillende grote taalmodellen, waaronder Llama 3, op personal computers. Het maakt gebruik van de efficiëntie van llama.cpp, een open-sourcebibliotheek die de lokale werking van LLM’s mogelijk maakt, zelfs op systemen met bescheiden hardwarespecificaties. Bovendien bevat Ollama een soort pakketbeheerder, die het proces van het downloaden en gebruiken van LLM’s vereenvoudigt via een enkele opdracht, waardoor zowel de snelheid als het gebruiksgemak worden verbeterd.
Welke veiligheidsvoorzieningen zijn geïntegreerd in Meta Llama 3?
Meta heeft verschillende veiligheidsfuncties in Llama 3 geïntegreerd, zoals Llama Guard 2 en Cybersec Eval 2, om beveiligings- en veiligheidsproblemen aan te pakken. Deze tools helpen bij het filteren van problematische resultaten en zorgen voor een veilige implementatie. Bovendien zijn de modellen onderworpen aan red-teaming om hun reactie op vijandige input te testen en te verfijnen.
Wat zijn de toekomstige doelen voor Meta Llama 3?
Meta is van plan Llama 3 uit te breiden om meertalige en multimodale mogelijkheden te ondersteunen, langere contextlengtes aan te kunnen en de prestaties verder te verbeteren voor alle kernmogelijkheden van taalmodellen. Het doel is ook om de modellen open te houden voor betrokkenheid van de gemeenschap en iteratieve verbeteringen.
Uitgelichte afbeeldingscredits: Meta
