Nhiều người đam mê công nghệ và lập trình viên đã mơ về một ngày họ có thể xây dựng hoặc có quyền truy cập vào trí tuệ nhân tạo cá nhân của riêng mình để đặt câu hỏi và thực hiện các nhiệm vụ theo yêu cầu. Chà, thời điểm đó đã đến nhờ việc phát hành ChatGPT của OpenAI và các mô hình ngôn ngữ lớn khác.
Sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo nguồn mở của Meta, Llama 2, giờ đây bạn có thể xây dựng AI của riêng mình cho các yêu cầu và cuộc trò chuyện cá nhân và cấp độ riêng tư. Hướng dẫn này sẽ đưa bạn qua quá trình xây dựng AI cá nhân của bạn bằng cách sử dụng Llama 2trình bày cách triển khai một Llama riêng 2 ví dụ bằng cách sử dụng đám mây. Nó sẽ hướng dẫn bạn trong quá trình tạo một phiên bản, triển khai Llama 2 mô hình và tương tác với nó bằng API REST đơn giản hoặc thư viện máy khách tạo văn bản.
Video trình diễn đi sâu vào chi tiết cụ thể về việc triển khai mô hình công việc riêng tư và xây dựng API REST riêng tư. Nó cũng minh họa cách triển khai 7-Mô hình “cắt nhỏ” hàng tỷ tham số trên một GPU. Thư viện suy luận tạo văn bản, một công cụ quan trọng để chạy suy luận cho mô hình, được sử dụng. Thư viện không chỉ cung cấp tính linh hoạt mà còn hỗ trợ các tính năng như truyền phát mã thông báo bằng cách sử dụng các sự kiện do máy chủ gửi, lượng tử hóa bằng bit và byte cũng như khả năng tương thích với nhiều kiến trúc được tối ưu hóa, như được giải thích bởi Venelin Valkov người tạo ra bản demo tuyệt vời được nhúng bên dưới.
Xây dựng AI của riêng bạn bằng cách sử dụng Llama 2
Video trình diễn bên dưới chỉ cung cấp một ví dụ về cách bạn có thể sử dụng Llama 2 mô hình được đào tạo trước được đào tạo trên 2 nghìn tỷ token và cung cấp cho người dùng độ dài ngữ cảnh gấp đôi so với Llama 1. Meta cũng tiết lộ rằng các mô hình tinh chỉnh đã được đào tạo trên 1 triệu chú thích của con người làm cho AI cực kỳ mạnh mẽ và hoàn hảo cho nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm cả việc thiết lập hệ thống AI cá nhân của riêng bạn trên mạng gia đình chỉ dành cho bạn.
Các bài viết khác bạn có thể quan tâm về Llama 2 Mô hình AI.
lạc đà không bướu 2 vượt trội hơn các mô hình ngôn ngữ nguồn mở khác trên nhiều điểm chuẩn bên ngoài, bao gồm các bài kiểm tra lý luận, mã hóa, trình độ và kiến thức.
Llama là gì 2?
lạc đà không bướu 2 là một mô hình ngôn ngữ nguồn mở sáng tạo cung cấp nền tảng toàn diện cho các cá nhân và nhà phát triển sử dụng, thử nghiệm và tạo ra các công cụ bằng cách sử dụng cấu trúc cơ bản của nó. Quyền truy cập độc đáo này vào mô hình ngôn ngữ tinh tế như vậy tạo điều kiện cho một môi trường sáng tạo và đổi mới, nơi người dùng được khuyến khích khám phá các khả năng của trí tuệ nhân tạo trong các mô hình ngôn ngữ.
Hơn nữa, Lâm 2 không bị giới hạn ở một nhóm nhỏ các cá nhân hoặc tổ chức. Nó hoạt động theo giấy phép nguồn mở, giúp bất kỳ ai bày tỏ sự quan tâm đều có thể sử dụng nó. Bản chất nguồn mở này dân chủ hóa khả năng tiếp cận các mô hình ngôn ngữ tiên tiến, thúc đẩy tính toàn diện trong thế giới công nghệ và thúc đẩy những khám phá và phát triển hơn nữa về năng lực trí tuệ nhân tạo.
Trong khi sử dụng Llama 2 miễn phí cho người tiêu dùng nhưng nó đi kèm với một số giới hạn mềm nhất định. Tuy nhiên, những hạn chế mềm này chủ yếu áp dụng cho người dùng cấp doanh nghiệp có ý định phát triển các công cụ nhằm phục vụ hàng triệu người dùng. Biện pháp này được đưa ra để đảm bảo sử dụng hợp lý và ngăn chặn việc đánh thuế tài nguyên quá mức, đảm bảo rằng tất cả người dùng, cho dù họ là nhà phát triển độc lập hay doanh nghiệp quy mô lớn, đều có thể tận hưởng trải nghiệm tối ưu với Llama 2.
Từ việc đơn giản hóa các tác vụ xử lý ngôn ngữ đến phát triển các ứng dụng AI phức tạp, Llama 2Mô hình ngôn ngữ nguồn mở của nó đóng vai trò như một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt. Miễn phí cho mục đích sử dụng cá nhân với giới hạn mềm cho doanh nghiệp, nó tạo ra sự cân bằng giữa khả năng tiếp cận và quản lý tài nguyên, thúc đẩy một môi trường nơi đổi mới công nghệ có thể phát triển mạnh vì lợi ích của nhiều người dùng.
Để biết thêm thông tin về La Mã 2 được đào tạo trên dữ liệu nhiều hơn 40% so với dữ liệu ban đầu và có độ dài ngữ cảnh nhảy gấp đôi so với trang web Meta 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.
