В современном мире технологий существует множество доступных инструментов и технологий, которые способствуют обогащению нашего взаимодействия с данными и информацией. Среди этих новаторских технологий — «Лама 2» как большая языковая модель, отражающая постоянное развитие в области искусственного интеллекта и обработки языка.
От GPT-4 от OpenAI до PalM 2 от Google — большие языковые модели (LLM) доминируют в заголовках технических новостей. Каждая новая модель обещает быть лучше и мощнее предыдущей, а в некоторых случаях превосходить любых существующих конкурентов. Однако количество существующих моделей не замедлило появление новых. Теперь Meta, материнская компания Facebook, выпустила Llama 2, новую мощную языковую парадигму. Но что отличает Ламу 2 от других? Чем он отличается от GPT-4, PaLM 2 и Claude 2 и почему вас это должно волновать?
В этой статье мы более подробно рассмотрим «Ламу 2» и посмотрим, как эта модель влияет на такие области, как обработка естественного языка, понимание текста, синтаксический анализ и программирование. Проверять Сравнение Bard, ChatGPT и офлайн-альпаки: какая парадигма для большого языка лучше?
Что такое Лама 2?
Llama 2, большая языковая модель, является продуктом необычного альянса Meta и Microsoft, двух технологических гигантов, конкурирующих на переднем крае исследований искусственного интеллекта. Это преемник модели Llama 1 от Meta, выпущенной в первом квартале 2023 года.
Можно сказать, что это мета-эквивалент PaLM 2 от Google, GPT-4 от OpenAI и Claude 2 от Anthropic. Он был обучен на обширном наборе данных общедоступной информации в Интернете и имеет преимущество более свежего и разнообразного набора данных, чем у конкурентов. Llama 2 обучается с использованием на 40% больше данных, чем его предшественник, и его длина в два раза превышает контекст (4 КБ).
Если у вас была возможность пообщаться с Ламой 1 в прошлом, но его ответы вас не слишком впечатлили, то Лама 2 явно превосходит вас и может быть именно тем, что вам нужно. Но как ему справиться с внешней конкуренцией?
Как Llama 2 конкурирует с конкурентами в игре «Модели большого языка» (LLM)?
Ну, это зависит от моделей, с которыми он сталкивается. Во-первых, Llama 2 — это проект с открытым исходным кодом. Это означает, что Meta делает всю модель общедоступной, чтобы каждый мог использовать ее для создания новых моделей или приложений. Если вы сравните Llama 2 с другими основными моделями языков с открытым исходным кодом, такими как Falcon или MBT, вы обнаружите, что она превосходит их по многим показателям. Можно с уверенностью сказать, что Llama 2 — одна из самых мощных моделей больших языков с открытым исходным кодом на современном рынке. Но как он может конкурировать с продвинутыми моделями, такими как GPT OpenAI и Palm AI от Google?
Мы оценивали ChatGPT, Bard и Llama 2 по их производительности в тестах на креативность, математическое мышление, практическое суждение и навыки программирования. Проверять Сравнение ChatGPT, Microsoft Bing AI и Google Bard: какой чат-бот с искусственным интеллектом лучше?
1. Творчество
Чтобы проверить креативность и чувство юмора этого Меты, мы дали ему наш фирменный тест на креативность и сарказм. Мы попросили ИИ Llama 2 смоделировать разговор между двумя людьми, спорящими о преимуществах полета в космос, и вот результаты.
С последующим:
Окончательно:
Судя по результатам сравнения с ChatGPT, Bing AI и Google, где мы также использовали тот же тест, только ответ ChatGPT существенно лучше, чем у Llama 2. Ответ Llama 2 кажется несколько лучше, чем ответ Google Bard . После того, как чат-боты выполнили множество творческих задач, ChatGPT, очевидно, по-прежнему остается лучшим с точки зрения креативности, но Llama не сильно отстает от остальных. Проверять ChatGPT умеет шутить, но может ли ИИ заставить нас смеяться?
2. Навыки программирования
Когда мы сравниваем возможности программирования Llama 2 с возможностями ChatGPT и Bard, Llama 2 показывает большие перспективы. Мы попросили трех наших чат-ботов с искусственным интеллектом создать функциональное приложение со списком дел, разработать простую игру «Тетрис» и создать безопасную систему аутентификации для веб-сайта. В то время как ChatGPT показал почти идеальную производительность во всех трех задачах, Bard и Llama 2 показали аналогичные результаты, оба из которых могли предоставить только функциональный код для списка задач и системы аутентификации, но потерпели неудачу в разработке Tetris. Ниже приведен скриншот приложения для дел, созданного Llama 2.
3. Математические навыки
По алгебре и геометрии Llama 2 также показал многообещающие результаты по сравнению с Bard, но ChatGPT значительно превзошел его в задачах логической арифметики и математических расчетах, которые мы использовали в нашем тестировании. Интересно, что Llama 2 решила многие математические задачи, которые ChatGPT и Bard не смогли решить в первых итерациях. Можно с уверенностью сказать, что Llama 2 уступает ChatGPT в математических навыках, но демонстрирует многообещающее развитие. Проверять Может ли ChatGPT решать математические задачи?
4. Здравый смысл и логическое мышление
Здравый смысл — это область, с которой до сих пор борются многие чат-боты, даже модель, возглавляющая список — ChatGPT. ChatGPT, Bard и Llama 2 поставили перед нами задачу решить ряд задач, связанных со здравым смыслом и логическим рассуждением. И снова ChatGPT значительно превзошел Bard и Llama 2. Конкуренция между Bard и Llama 2 была близкой, при этом в нашем тестировании Bard имел незначительное преимущество над Llama 2.
Очевидно, что Llama 2 еще не достигла точки явного превосходства. Однако в свою защиту скажу, что Llama 2 — относительно новая модель, и в основном это «основополагающая модель», а не «точная». Базовые модели — это большие языковые модели, разработанные с учетом возможных будущих модификаций. Он не предназначен для какой-либо конкретной области, но предназначен для решения широкого круга задач, хотя иногда и с ограниченными возможностями.
С другой стороны, точно настроенная модель — это базовая модель, настроенная для повышения ее эффективности в определенной области. Это все равно что взять базовую модель, такую как GPT, и настроить ее на ChatGPT, чтобы публика могла использовать ее в приложениях чата. Проверять Достижение самообучения компьютеров: могут ли интеллектуальные системы обрести здравый смысл?
Как использовать Llama 2 сейчас
Самый простой способ использовать Llama 2 — через платформу. Poe AI от Quora или облачный экземпляр Hugging Face. Вы также можете получить форму, загрузив копию и запустив ее локально.
Доберитесь до Ламы на Куора По.
Чтобы связаться с Ламой на платформе Quora Poe AI:
- вы можете посетить Куора По И зарегистрируйте бесплатный аккаунт.
- Войдите в свою учетную запись, чтобы открыть интерфейс выбора модели AI.
- Нажмите значок «Дополнительно» прямо над полем ввода, чтобы отобразить доступные модели ИИ.
Выберите любой из доступных шаблонов Llama 2 и начните вводить утверждение, которое вам больше всего нравится.
Доберитесь до ламы на «Обнимающем лице»
Чтобы получить доступ к «Обнимающему лицу» на Llama, откройте ссылку на соответствующие модели Llama 2 ниже и начните спрашивать чат-бота с искусственным интеллектом, что вы хотели бы видеть.
Вышеупомянутые модели Llama и модели на платформе Poe точно настроены для приложений чата, поэтому они настолько близки к ChatGPT, насколько это возможно для модели Llama-2. Не знаете, какую версию попробовать? Мы рекомендуем третий вариант, 70Б параметры Чат Ламы-2. Вы по-прежнему можете экспериментировать со всеми тремя моделями, чтобы увидеть, какая из них лучше всего соответствует вашим уникальным потребностям.
Хотя мы рекомендуем начинать с самой большой доступной модели, чтобы полностью использовать мощность удаленных вычислений при использовании HuggingFace или Poe, всем, кто собирается запускать Llama 2 локально, мы рекомендуем начинать с параметра 7B, поскольку он имеет самые низкие требования к оборудованию. Проверять Запустите копию ChatGPT локально и бесплатно в Windows с помощью GPT4All.
Требования к оборудованию для локального запуска Llama 2
Для оптимальной производительности модели 7B мы рекомендуем видеокарту с объемом видеопамяти не менее 10 ГБ, хотя многие сообщают, что модель работает с 8 ГБ видеопамяти. При локальном запуске следующим логическим выбором будет форма параметра 13B. Для этого вы можете выбрать высококлассные потребительские графические процессоры, такие как RTX 3090 или RTX 4090, чтобы насладиться их возможностями. Тем не менее, вы все равно можете оснастить ПК с Windows или MacBook среднего класса для работы этой модели.
Если вы хотите использовать всю силу, вы можете выбрать модель большего размера. Однако для обеспечения высокой производительности этой модели потребуется оборудование корпоративного класса. На уровне предприятия речь идет о машинах с NVIDIA A100 и 80 ГБ памяти. Модель параметра 70B требует специализированного и исключительно мощного оборудования для оперативного выполнения. Опять же, важно отметить, что вы все равно можете запустить эту модель на менее мощном оборудовании. Однако время ответа может быть удручающе медленным, достигая нескольких минут на одно приглашение. Тщательно рассмотрите требования к графическому процессору и памяти, прежде чем выбирать модель, соответствующую вашим потребностям. Или используйте экземпляр HuggingFace.
Если у вас есть аппаратное обеспечение и технические возможности для локального запуска модели Llama 2 на вашем устройстве, вы можете запросить доступ к ней, используя форму запроса доступа Llama. для Меты. После того, как вы укажете свое имя, адрес электронной почты, местоположение и название вашей организации, Meta рассмотрит ваш запрос, после чего в доступе будет отказано или предоставлено в течение периода от нескольких минут до двух дней. Мне предоставили доступ в течение нескольких минут, так что я надеюсь, что вам тоже повезет. Проверять Причины, по которым проблемы безопасности для генеративного ИИ ухудшаются.
Лама 2: важный первый шаг
Llama 2, возможно, не самая продвинутая языковая модель, но благодаря открытому исходному коду она представляет собой важный первый шаг на пути к разработке прозрачного и прогрессивного ИИ.
В то время как GPT, подобные OpenAI, в настоящее время имеют более высокую производительность, закрытый подход OpenAI к разработке означает, что компания контролирует рост модели и темпы разработки. Благодаря модели с открытым исходным кодом, такой как Llama, более широкое сообщество открытого исходного кода может итеративно внедрять инновации для создания новых продуктов, которые могут оказаться невозможными в рамках огороженной садовой системы. Вы можете просмотреть сейчас Лучшие платформы, использующие ChatGPT для создания индивидуальных онлайн-курсов.
