Переформулирую заголовок: «Переход от Llama 2 к Llama 3: новый этап в открытых языковых моделях»

«`html

Развитие от Llama 2 к Llama 3: Скачок Meta в открытых языковых моделях

Недавно Meta стала одним из лидеров в области Open Source LLMs с серией Llama. После успеха Llama 2, Meta представила Llama 3, обещающую значительные улучшения и новые возможности. Давайте рассмотрим преимущества от Llama 2 к Llama 3, выделив основные различия и их значение для сообщества искусственного интеллекта (ИИ).

Llama 2

Llama 2 значительно продвинула участие Meta в открытых языковых моделях. Предназначенная для использования исследователями, бизнесом и отдельными лицами, Llama 2 обеспечивает прочную платформу для экспериментов и инноваций. Она была обучена на обширном наборе данных из 2 триллионов токенов, включая общедоступные онлайн-источники данных. Улучшенная версия, Llama Chat, использовала более 1 миллиона аннотаций, улучшая свою производительность в реальных приложениях. Llama 2 подчеркнула безопасность и полезность через обучение с подкреплением от обратной связи человека (RLHF), включая такие техники, как отбор образцов и оптимизацию ближней политики (PPO). Эта модель подготовила почву для более широкого использования и коммерческих приложений, демонстрируя приверженность Meta к ответственному развитию ИИ.

Llama 3

Llama 3 представляет собой существенный скачок от предшественника, объединяя множество усовершенствований в архитектуре, обучающих данных и протоколов безопасности. С новым токенизатором, содержащим словарь из 128 тысяч токенов, Llama 3 достигает более эффективного кодирования языка. Обучающий набор данных модели расширился до более 15 триллионов токенов, в семь раз больше, чем у Llama 2, включая разнообразные данные и значительное количество текста на не-английском языке для поддержки многоязычных возможностей. Архитектура Llama 3 включает усовершенствования, такие как Grouped Query Attention (GQA), значительно повышающие эффективность вывода. Процесс тонкой настройки инструкций был усовершенствован с использованием таких продвинутых техник, как прямая оптимизация предпочтений (DPO), делая модель более способной к выполнению задач, таких как рассуждение и кодирование. Интеграция новых средств безопасности, таких как Llama Guard 2 и Code Shield, дополнительно подчеркивает фокус Meta на ответственном развертывании ИИ.

Эволюция от Llama 2 к Llama 3

Llama 2 была значительным достижением для Meta, предоставляя открытую, высокопроизводительную LLM, доступную для многих пользователей, от исследователей до бизнеса. Она была обучена на обширном наборе данных из 2 триллионов токенов, а ее улучшенные версии, такие как Llama Chat, использовали более 1 миллиона человеческих аннотаций для улучшения производительности и удобства использования. Однако Llama 3 берет эти основы и развивает их с еще более продвинутыми функциями и возможностями.

Основные улучшения в Llama 3

Архитектура модели и токенизация:

• Llama 3 использует более эффективный токенизатор со словарем из 128 тысяч токенов по сравнению с более маленьким токенизатором в Llama 2. Это приводит к лучшему кодированию языка и улучшенной производительности модели.
• Архитектура Llama 3 включает усовершенствования, такие как Grouped Query Attention (GQA), чтобы улучшить эффективность вывода.

Обучающие данные и масштабируемость:

• Обучающий набор данных для Llama 3 в семь раз больше, чем тот, который использовался для Llama 2, с более чем 15 триллионами токенов. Это включает разнообразные источники данных, включая в четыре раза больше данных по коду и значительное количество текста на не-английском языке для поддержки многоязычных возможностей.
• Обширное масштабирование данных предварительного обучения и разработка новых законов масштабирования позволили Llama 3 оптимизировать производительность на различных бенчмарках.

Тонкая настройка инструкций:

• Llama 3 включает продвинутые техники пост-тренировки, такие как наблюдаемая тонкая настройка, отбор образцов, оптимизация ближней политики (PPO) и прямая оптимизация предпочтений (DPO), чтобы улучшить производительность, особенно в задачах рассуждения и кодирования.

Безопасность и ответственность:

• С новыми инструментами, такими как Llama Guard 2, Code Shield и CyberSec Eval 2, Llama 3 акцентирует безопасное и ответственное развертывание. Эти инструменты помогают фильтровать небезопасный код и оценивать риски кибербезопасности.

Развертывание и доступность:

• Llama 3 разработана для доступа на различных платформах, включая AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и другие. Она также поддерживает различные аппаратные платформы, включая AMD, NVIDIA и Intel.

Сравнительная таблица

Заключение

Переход от Llama 2 к Llama 3 является значительным скачком в развитии открытых LLM. С ее усовершенствованной архитектурой, обширными обучающими данными и надежными средствами безопасности Llama 3 устанавливает новый стандарт для возможностей LLM. По мере того как Meta продолжает совершенствовать и расширять возможности Llama 3, сообщество ИИ может ожидать будущего, где мощные, безопасные и доступные инструменты ИИ станут доступны каждому.

Источники:

• llama.meta.com/llama2
• ai.meta.com/blog/meta-llama-3

Используйте возможности искусственного интеллекта для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Llama 2 to Llama 3: Meta’s Leap in Open-Source Language Models.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.

Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!

«`