Meta đã có đóng góp đáng kể với việc phát hành Llama 2và Mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở (LLM) tiên tiến nhất. Công cụ mạnh mẽ này có thể được truy cập miễn phí đối với các cá nhân, người sáng tạo, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp, đánh dấu một bước tiến đáng kể trong sáng kiến của Meta nhằm thúc đẩy tính mở trong AI. Việc thả Llama 2 là minh chứng cho cam kết của Meta trong việc thúc đẩy cách tiếp cận mở với AI, khuyến khích sự hợp tác giữa một cộng đồng rộng lớn gồm các nhà phát triển và nhà nghiên cứu.
lạc đà không bướu 1 đấu với Llama 2
lạc đà không bướu 1
- Kích cỡ: Được đào tạo theo bốn kích cỡ: 713, 33 và 65 tỷ tham số.
- Hiệu suất: Mô hình tham số 13B vượt trội hơn GPT-3 trên hầu hết các điểm chuẩn NLP và mô hình lớn nhất có khả năng cạnh tranh với các mô hình hiện đại nhất.
- Khả năng tiếp cận: Ban đầu được phát hành theo giấy phép phi thương mại, trọng lượng sau đó đã bị rò rỉ ra công chúng.
- sử dụng thương mại: Quyền truy cập được giới hạn cho các nhà nghiên cứu với những hạn chế về sử dụng thương mại.
- Hiệu suất tham số: Được biết đến với hiệu suất tham số cao hơn và hoạt động tốt hơn các mô hình thương mại lớn hơn như GPT-3.
- Trạng thái nguồn mở: Không được đề cập là nguồn mở hoàn toàn.
lạc đà không bướu 2
- Kích cỡ: Được phát hành với ba kích cỡ: 713 và 70 tỷ tham số, với tiềm năng phát hành mô hình tham số 34B trong tương lai.
- Hiệu suất: Vượt trội hơn các mô hình nguồn mở khác về cả khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và so sánh trực tiếp.
- Khả năng tiếp cận: Tất cả các model, bao gồm cả Llama 2 – Trò chuyện, được phát hành có trọng lượng và miễn phí cho nhiều trường hợp sử dụng thương mại.
- sử dụng thương mại: Có sẵn cho cả nghiên cứu và sử dụng thương mại.
- ngày đào tạo: Được đào tạo trên dữ liệu nhiều hơn 40% so với Llama 1.
- Độ dài ngữ cảnh: Có độ dài ngữ cảnh gấp đôi so với Llama 1.
- tinh chỉnh: Được điều chỉnh trên một tập dữ liệu lớn về sở thích của con người (trên 1 triệu chú thích) về tính hữu ích và an toàn.
- Trạng thái nguồn mở: Được mô tả là nguồn mở, nhưng bị tranh chấp bởi Sáng kiến Nguồn Mở.
So sánh chính
- Kích cỡ: Llama 2 đã giới thiệu một mô hình với 70 tỷ tham số nhưng không bao gồm các phiên bản 33 và 65 tỷ tham số có ở Llama 1.
- Hiệu suất: Cả hai thế hệ đều thể hiện xuất sắc, với Llama 2 tòa nhà ở Llama 1thành công của.
- Khả năng tiếp cận: Llama 2 khả năng tiếp cận mở rộng để bao gồm sử dụng thương mại, không giống như Llama 1giấy phép phi thương mại ban đầu.
- Đào tạo và tính năng: Llama 2 đã được đào tạo về nhiều dữ liệu hơn, cung cấp độ dài ngữ cảnh gấp đôi và bao gồm cả việc tinh chỉnh để đảm bảo tính hữu ích và an toàn.
- Trạng thái nguồn mở: Llama 2 được định vị là một mô hình nguồn mở, mặc dù điều này đã bị tranh cãi, trong khi Llama 1trạng thái nguồn mở của không được nhấn mạnh.
Kiến trúc Llama AI được so sánh và thử nghiệm
lạc đà không bướu 1 và Llama 2 là hai thế hệ Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đáng kể do Meta phát hành. Những mô hình này không chỉ vượt qua ranh giới của NLP mà còn mở ra những con đường mới cho các ứng dụng nghiên cứu, đổi mới và thương mại. Sự so sánh này nêu bật những khác biệt, điểm tương đồng và sự đổi mới chính ở cả hai thế hệ.
Các bài viết khác mà bạn có thể quan tâm về chủ đề Llama AI của Meta:
lạc đà không bướu 1: Một khởi đầu đột phá
lạc đà không bướu 1 đã đánh dấu một bước ngoặt trong lĩnh vực AI với cách tiếp cận hiệu quả hơn về tham số. Được đào tạo theo bốn kích cỡ: 713, 33 và 65 tỷ thông số, nó cho thấy hiệu suất ấn tượng, vượt trội so với các mẫu lớn hơn như GPT-3 trên nhiều điểm chuẩn. Mặc dù có kích thước nhỏ hơn nhưng Llama 1 tỏ ra cạnh tranh với các mẫu xe hiện đại như PaLM và Chinchilla.
Tuy nhiên, Lâm 1việc phát hành chủ yếu theo giấy phép phi thương mại, với những hạn chế về sử dụng thương mại. Các trọng lượng sau đó đã bị rò rỉ ra công chúng, dẫn đến khả năng tiếp cận rộng rãi hơn, nhưng nó vẫn là công cụ chủ yếu dành cho các nhà nghiên cứu.
lạc đà không bướu 1 đã đặt nền móng cho sự thành công của Meta trong lĩnh vực LLM, đạt được hiệu suất và hiệu quả ấn tượng. Tuy nhiên, Lâm 2 đã xây dựng trên nền tảng đó, giới thiệu các kích thước mô hình đa dạng hơn, các kỹ thuật đổi mới và phương pháp tinh chỉnh. Với trạng thái nguồn mở, khả năng tiếp cận thương mại và cam kết về an toàn và bền vững, Llama 2 được coi là đóng góp đáng kể cho cộng đồng AI.
lạc đà không bướu 2: Sự tiến hóa và mở rộng
lạc đà không bướu 2 đại diện cho một bước tiến đầy tham vọng so với Llama 1với một số cải tiến chính:
- Kích cỡ: Llama 2 có nhiều phiên bản khác nhau, từ 7 tỷ đến 70 tỷ tham số, với mô hình tiềm năng là 34 tỷ tham số trong tương lai. Mô hình càng lớn thì độ chính xác càng cao.
- Kiến trúc và đổi mới: Sử dụng kiến trúc Transformer tiêu chuẩn, Llama 2 giới thiệu các kỹ thuật mới như chuẩn hóa trước bằng cách sử dụng RMS Norm, Swiggle làm chức năng kích hoạt và Nhúng vị trí quay (ROPE). Những đổi mới này góp phần vào hiệu suất mạnh mẽ của nó.
- Hiệu suất: Llama 2hiệu suất của nó rất đáng chú ý, vượt trội so với các mô hình nguồn mở như Llama 1 và Falcon về các tiêu chuẩn phổ biến như mã hóa, suy luận thông thường, đọc hiểu và toán. Mặc dù nó không chiếm vị trí hàng đầu so với các mô hình nguồn đóng như GPT-4nó vẫn được coi là một sự thay thế tiềm năng cho họ.
- Tinh chỉnh và tối ưu hóa hội thoại: Phiên bản tinh chỉnh, Llama-2-chat, được tối ưu hóa cho cuộc đối thoại, sử dụng RLHF và Ghost Chú ý. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ linh hoạt dành cho các nhà phát triển và nêu bật sự tập trung của Meta vào việc tạo các mô hình phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể.
- Đào tạo và dữ liệu: Được đào tạo trên dữ liệu nhiều hơn 40% so với Llama 1với độ dài ngữ cảnh lớn hơn, Llama 2 được hưởng lợi từ một tập dữ liệu đa dạng và phong phú hơn. Việc mở rộng này đã góp phần cải thiện hiệu suất và tính linh hoạt của nó.
- Khả năng tiếp cận: Llama 2 là nguồn mở và miễn phí cho cả nghiên cứu và sử dụng thương mại. Điều này thể hiện sự thay đổi đáng kể từ Llama 1 và phù hợp với tầm nhìn của Meta về phát triển AI mở và có trách nhiệm.
- An toàn và đạo đức: Meta đảm bảo không có dữ liệu người dùng nào được sử dụng trong quá trình đào tạo Llama 2và tập huấn luyện đã được quản lý để tránh những thành kiến xã hội tiêu cực. Sự cân nhắc này nêu bật cam kết của Meta đối với hoạt động AI.
- Tác động môi trường: Sự minh bạch của Meta về lượng khí thải carbon của tòa nhà Llama 2bao gồm việc bù đắp 100 tấn trong tổng số 539 tấn CO2 tương đương, thể hiện cách tiếp cận có trách nhiệm đối với sự bền vững.
- Quan hệ đối tác và tác động: Được Meta sử dụng để mở rộng quan hệ đối tác với Microsoft, Llama 2 đang thu hút sự chú ý của các chuyên gia trong ngành, các học giả và các nhà hoạch định chính sách. Nó nhấn mạnh vai trò dẫn đầu của Meta trong cộng đồng AI.
Mặc dù cả hai thế hệ đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, nhưng sự phát triển từ Llama 1 đó là Llama 2 gói gọn các xu hướng rộng lớn hơn trong phát triển AI: tăng tính cởi mở, hợp tác, cân nhắc về đạo đức và đổi mới công nghệ. Ace Llama 2 tiếp tục tạo ra làn sóng trong ngành, nó minh chứng tầm nhìn của meta trao quyền cho các nhà phát triển và thúc đẩy sự phát triển AI có trách nhiệm.
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.
