Nếu bạn quan tâm đến việc học cách sử dụng công cụ mới lạc đà không bướu 2 trí tuệ nhân tạo LLM với mã Python. Bạn sẽ hài lòng khi biết rằng Ngày giáo sư YouTube kênh gần đây đã phát hành một hướng dẫn sâu sắc minh hoạ cách sử dụng Meta Llama mới 2 mô hình ngôn ngữ lớn trong các dự án Python. Mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở (LLM) thế hệ thứ hai này của Meta, được phát hành vào tháng 7 năm 2023, là phiên bản kế thừa của Llama 1 mô hình và được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu để tạo ra kết quả đầu ra mạch lạc và tự nhiên.
lạc đà không bướu 2 là một dự án nguồn mở, có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó để xây dựng các mô hình hoặc ứng dụng mới. Nó cũng có sẵn miễn phí cho nghiên cứu và sử dụng thương mại. Mô hình này có thể được sử dụng để xây dựng chatbot, tạo văn bản, dịch ngôn ngữ và trả lời câu hỏi của bạn một cách đầy đủ thông tin.
Đặc điểm của Meta Llama 2
- Đó là một mô hình ngôn ngữ lớn, có nghĩa là nó đã được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản và mã khổng lồ. Điều này cho phép nó tạo ra âm thanh đầu ra mạch lạc và tự nhiên hơn so với các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn.
- Nó là nguồn mở, có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó để xây dựng các mô hình hoặc ứng dụng mới. Điều này làm cho nó trở thành một nguồn tài nguyên quý giá cho các nhà nghiên cứu và phát triển.
- Nó là miễn phí cho nghiên cứu và sử dụng thương mại. Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn hợp lý cho các doanh nghiệp và tổ chức muốn sử dụng công nghệ LLM.
Cách sử dụng La Mã 2 với Python
Các bài viết khác bạn có thể quan tâm về chủ đề của Llama 2
Meta AI đã phát hành mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở này, Llama2, đã cải thiện đáng kể hiệu suất và miễn phí cho cả nghiên cứu và sử dụng thương mại. Mô hình Llama2 có thể được sử dụng trong các dự án Python với một vài dòng mã. Để truy cập phiên bản được lưu trữ của Llama2, thư viện Sao chép cần được cài đặt.
Tuy nhiên, mô hình này yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán để chạy và tạo phản hồi và có thể không hoạt động cục bộ nếu không có phiên bản GPU. Thư viện Sao chép được cài đặt bằng cách sử dụng bản sao cài đặt pip và một biến môi trường có tên Mã thông báo API sao chép được gán.
nhân rộng và Llama2
Mô hình Llama2 được chạy bằng cách nhập thư viện Sao chép và tạo hai biến cho lời nhắc. Biến đầu tiên, nhắc trước, cung cấp cho mô hình các hướng dẫn chung để tạo phản hồi. Biến thứ hai, dấu nhắc, là câu hỏi hoặc mệnh lệnh thực tế cho mô hình.
Phản hồi được tạo bằng cách sử dụng , chỉ định phiên bản tham số 13 tỷ từ nhân rộng nền tảng. Các tham số của mô hình bao gồm nhiệt độ và đỉnh P, kiểm soát tính sáng tạo và tính tiêu chuẩn của phản hồi cũng như xác suất tích lũy xếp hạng cao nhất được sử dụng cho phản hồi được tạo.
Độ dài tối đa cho mã thông báo được tạo có thể được điều chỉnh, với độ dài nhỏ hơn sẽ mang lại phản hồi ngắn gọn hơn. Phản hồi được tạo là một đối tượng trình tạo, cần được lặp lại và thêm vào một phản hồi đầy đủ bằng vòng lặp for.
13 tỷ thông số
Mô hình Llama2 có thể được sử dụng cho nhiều dự án khác nhau và người dùng được khuyến khích chia sẻ ý tưởng và phản hồi của họ. Với các khả năng nâng cao và tính chất nguồn mở, Llama2 được thiết lập để cách mạng hóa cách chúng ta sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn trong các dự án Python của mình.
lạc đà không bướu 2 vẫn đang được phát triển, nhưng nó có tiềm năng trở thành một công cụ mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng. Nó đã được một số công ty sử dụng để xây dựng chatbot và tạo văn bản. Khi nó tiếp tục phát triển, nó có thể sẽ được sử dụng cho nhiều ứng dụng hơn nữa. Để tìm hiểu thêm về La Mã 2 và bắt đầu tích hợp nó vào các dự án hoặc ứng dụng Python của bạn, hãy chuyển sang Trang web chính thức nơi có sẵn các liên kết để tải xuống.
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
