Bối cảnh AI đang phát triển với những tiến bộ và đi đầu là Meta, giới thiệu bản phát hành mới nhất của hệ thống trí tuệ nhân tạo nguồn mở, lạc đà không bướu 2. Đây không chỉ đơn thuần là một bản cập nhật mà còn là một sự tiến hóa mở ra cánh cửa cho các ứng dụng thương mại. Thật thú vị, phiên bản mới trình bày ba mô hình khác nhau, với công suất từ 7 tỷ (7B) đến 70 tỷ (70B) tham số. Điều đáng chú ý là những mô hình này đã được đào tạo với lượng dữ liệu nhiều hơn 40% so với Llama One ban đầu.
Mô hình AI của Llama 2
- Các 7 Mô hình tham số tỷ: Phiên bản nhỏ gọn này là phiên bản hiện đại nhất trong danh mục của nó, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng mà tài nguyên hệ thống bị hạn chế.
- Mô hình tham số 13 tỷ: Mô hình tầm trung này mang lại sự cân bằng tuyệt vời giữa hiệu suất và yêu cầu tài nguyên. Mô hình trò chuyện trong này, được định dạng bằng GGML, là trọng tâm chính của cuộc thảo luận của chúng tôi.
- Mô hình tham số 70 tỷ: Mô hình khổng lồ này là đỉnh cao về độ tinh vi của AI trong phạm vi kích thước của nó. Một cỗ máy mạnh mẽ về hiệu suất cho các nhiệm vụ nặng nề.
Bước đầu tiên để bắt đầu sử dụng các mô hình này là điền vào tệp yêu cầu, sau đó Meta sẽ cung cấp quyền truy cập. Nếu bạn muốn tham gia mà không cần chờ sự chấp thuận của Meta, phiên bản lượng tử hóa của các mô hình này luôn có sẵn. Bạn sẽ hài lòng khi biết rằng các phiên bản lượng tử hóa cũng mang lại sự cân bằng hiệu suất tuyệt vời và chúng có thể được truy cập ngay lập tức.
Cách thiết lập Llama 2 tại địa phương
Giao diện người dùng web tạo văn bản Uber Oobabooga
Sau khi có được mô hình bạn chọn, Giao diện người dùng web tạo văn bản Uber Oobabooga sẽ trở thành sân chơi của bạn. Chỉ cần sao chép và dán ID mô hình vào giao diện người dùng và bạn có thể tải xuống mô hình ngay lập tức. Mô hình đã tải xuống có thể chạy ở chế độ giao diện. Một tính năng tuyệt vời cần lưu ý ở đây là khả năng thay đổi giao diện trong tab tạo văn bản thành giao diện trò chuyện, giúp đơn giản hóa hơn nữa trải nghiệm người dùng.
Một yếu tố quan trọng cần xem xét khi chọn mô hình là yêu cầu RAM tối đa, đặc biệt đối với các phương pháp lượng tử hóa khác nhau. Chi tiết kỹ thuật này sẽ tác động đáng kể đến việc bạn lựa chọn mô hình dựa trên tài nguyên hệ thống có sẵn của bạn.
Khi mô hình của bạn được thiết lập, đã đến lúc kiểm tra khả năng của nó. Hãy thử nhiều lời nhắc khác nhau để khám phá cách mô hình hoạt động và mức độ cập nhật của tập dữ liệu huấn luyện. Điều này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện về điểm mạnh và hạn chế của mô hình.
Sự giới thiệu của Lâm 2 của Meta thể hiện một bước nhảy vọt đáng kể trong lĩnh vực AI nguồn mở. Với tính linh hoạt và ứng dụng thương mại, mô hình AI mới hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với công nghệ. Với tư cách là người dùng cuối, hành trình thiết lập và sử dụng Llama 2 Lúc đầu có vẻ choáng ngợp nhưng khi làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ thấy rằng trên thực tế, đây là một cuộc phiêu lưu thú vị vào thế giới AI tiên tiến. Để biết thêm thông tin về trí tuệ nhân tạo nguồn mở mới nhất do Meta phát hành và để tự mình kiểm tra, hãy truy cập Trang web chính thức.
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.
