Artificial Intelligence
Alles, was Sie über Lama 3 wissen müssen | Das bisher leistungsfähigste Open-Source-Modell | Konzepte zur Nutzung
Meta wurde kürzlich veröffentlicht Lama 3, die nächste Generation seines hochmodernen Open-Source-Large-Language-Modells (LLM). Aufbauend auf den Grundlagen seines Vorgängers zielt Llama 3 darauf ab, die Fähigkeiten zu verbessern, die Llama 2 zu einem bedeutenden Open-Source-Konkurrenten von ChatGPT machten, wie in der ausführlichen Rezension im Artikel dargelegt Lama 2: Ein tiefer Einblick in den Open-Source-Herausforderer von ChatGPT.
In diesem Artikel werden wir die Kernkonzepte von Llama 3 diskutieren, seine innovative Architektur und seinen Trainingsprozess erkunden und praktische Anleitungen für den verantwortungsvollen Zugriff, die Nutzung und den Einsatz dieses bahnbrechenden Modells geben. Egal, ob Sie Forscher, Entwickler oder KI-Enthusiast sind, dieser Beitrag vermittelt Ihnen das Wissen und die Ressourcen, die Sie benötigen, um die Leistungsfähigkeit von Llama 3 für Ihre Projekte und Anwendungen zu nutzen.
Die Entwicklung des Lamas: Von Lama 2 zu Lama 3
Meta-CEO Mark Zuckerberg, angekündigt das Debüt von Llama 3, dem neuesten von Meta AI entwickelten KI-Modell. Dieses hochmoderne Modell, das jetzt als Open-Source-Lösung verfügbar ist, soll die verschiedenen Produkte von Meta, darunter Messenger und Instagram, verbessern. Zuckerberg betonte, dass Llama 3 Meta AI als die am weitesten fortgeschrittene Technologie einstuft frei verfügbarer KI-Assistent.
Bevor wir über die Besonderheiten von Llama 3 sprechen, werfen wir einen kurzen Blick auf seinen Vorgänger, Llama 2. Llama 2022 wurde 2 eingeführt und war ein bedeutender Meilenstein in der Open-Source-LLM-Landschaft, da es ein leistungsstarkes und effizientes Modell bot, das auf Consumer-Hardware ausgeführt werden konnte .
Obwohl Llama 2 eine bemerkenswerte Leistung war, hatte es auch seine Grenzen. Benutzer berichteten von Problemen mit falschen Ablehnungen (das Modell weigerte sich, auf harmlose Eingabeaufforderungen zu antworten), eingeschränkter Hilfsbereitschaft und Verbesserungspotenzial in Bereichen wie Argumentation und Codegenerierung.
Geben Sie Llama 3: Metas Antwort auf diese Herausforderungen und das Feedback der Community ein. Mit Llama 3 hat sich Meta zum Ziel gesetzt, die besten Open-Source-Modelle auf Augenhöhe mit den besten heute verfügbaren proprietären Modellen zu entwickeln und dabei gleichzeitig verantwortungsvollen Entwicklungs- und Bereitstellungspraktiken Priorität einzuräumen.
Lama 3: Architektur und Ausbildung
Eine der wichtigsten Neuerungen in Llama 3 ist der Tokenizer, der über ein deutlich erweitertes Vokabular verfügt 128,256-Token (gegenüber 32,000 in Lama 2). Dieses größere Vokabular ermöglicht eine effizientere Kodierung von Text sowohl für die Eingabe als auch für die Ausgabe, was möglicherweise zu einer stärkeren Mehrsprachigkeit und allgemeinen Leistungsverbesserungen führt.
Lama 3 enthält auch Achtung bei gruppierter Abfrage (GQA), eine effiziente Darstellungstechnik, die die Skalierbarkeit verbessert und dem Modell hilft, längere Kontexte effektiver zu verarbeiten. Der 8B Die Version von Llama 3 verwendet GQA, während beide 8B und 70 Mrd Modelle können Sequenzen bis zu verarbeiten 8,192-Token.
Trainingsdaten und Skalierung
Die für Llama 3 verwendeten Trainingsdaten sind ein entscheidender Faktor für die verbesserte Leistung. Meta hat einen riesigen Datensatz von über kuratiert 15 Billion US$ Tokens aus öffentlich zugänglichen Online-Quellen, siebenmal größer als der für Llama 2 verwendete Datensatz. Dieser Datensatz enthält auch einen erheblichen Teil (über 5 %) hochwertiger nicht-englischer Daten und deckt mehr als ab 30 Sprachen, in Vorbereitung auf zukünftige mehrsprachige Anwendungen.
Um die Datenqualität sicherzustellen, verwendete Meta fortschrittliche Filtertechniken, darunter heuristische Filter, NSFW-Filter, semantische Deduplizierung und auf Llama 2 trainierte Textklassifikatoren, um die Datenqualität vorherzusagen. Das Team führte außerdem umfangreiche Experimente durch, um die optimale Mischung von Datenquellen für das Vortraining zu ermitteln und sicherzustellen, dass Llama 3 in einem breiten Spektrum von Anwendungsfällen, einschließlich Trivia, MINT, Codierung und historischem Wissen, eine gute Leistung erbringt.
Die Ausweitung des Vortrainings war ein weiterer wichtiger Aspekt der Entwicklung von Llama 3. Meta entwickelte Skalierungsgesetze, die es ihnen ermöglichten, die Leistung ihrer größten Modelle bei Schlüsselaufgaben wie der Codegenerierung vorherzusagen, bevor sie sie tatsächlich trainierten. Dies beeinflusste die Entscheidungen über den Datenmix und die Rechnerzuweisung und führte letztendlich zu einem effizienteren und effektiveren Training.
Die größten Modelle von Llama 3 wurden auf zwei speziell angefertigten 24,000-GPU-Clustern trainiert, wobei eine Kombination aus Datenparallelisierungs-, Modellparallelisierungs- und Pipeline-Parallelisierungstechniken genutzt wurde. Der fortschrittliche Trainings-Stack von Meta automatisierte Fehlererkennung, -behandlung und -wartung, maximierte die GPU-Verfügbarkeit und steigerte die Trainingseffizienz im Vergleich zu Llama 2 um etwa das Dreifache.
Anleitung Feinabstimmung und Leistung
Um das volle Potenzial von Llama 3 für Chat- und Dialoganwendungen auszuschöpfen, hat Meta seinen Ansatz zur Feinabstimmung von Anweisungen erneuert. Seine Methode vereint überwachte Feinabstimmung (SFT), Ausschussstichprobe, proximale Richtlinienoptimierung (PPO) und direkte Präferenzoptimierung (DSB).
Die Qualität der in SFT verwendeten Eingabeaufforderungen und die in PPO und DPO verwendeten Präferenzrankings spielten eine entscheidende Rolle für die Leistung der abgestimmten Modelle. Metas Team kuratierte diese Daten sorgfältig und führte mehrere Qualitätssicherungsrunden für die von menschlichen Kommentatoren bereitgestellten Anmerkungen durch.
Das Training zu Präferenzrankings über PPO und DPO verbesserte auch die Leistung von Llama 3 bei Argumentations- und Codierungsaufgaben erheblich. Meta hat herausgefunden, dass ein Modell, selbst wenn es Schwierigkeiten hat, eine Argumentationsfrage direkt zu beantworten, dennoch die richtige Argumentationsspur erzeugen kann. Durch Training zu Präferenzrankings konnte das Modell lernen, aus diesen Spuren die richtige Antwort auszuwählen.
Die Ergebnisse sprechen für sich: Llama 3 übertrifft viele verfügbare Open-Source-Chat-Modelle bei gängigen Branchen-Benchmarks und schafft eine neue, hochmoderne Leistung für LLMs auf den Parameterskalen 8B und 70B.
Verantwortungsvolle Entwicklung und Sicherheitsüberlegungen
Beim Streben nach modernster Leistung hat Meta auch verantwortungsvolle Entwicklungs- und Bereitstellungspraktiken für Llama 3 priorisiert. Das Unternehmen verfolgte einen Ansatz auf Systemebene und stellte sich die Llama 3-Modelle als Teil eines umfassenderen Ökosystems vor, das den Entwicklern die Kontrolle überlässt und es ihnen ermöglicht, zu entwerfen und passen Sie die Modelle an ihre spezifischen Anwendungsfälle und Sicherheitsanforderungen an.
Meta führte umfangreiche Red-Teaming-Übungen durch, führte kontradiktorische Bewertungen durch und implementierte Sicherheitsminderungstechniken, um Restrisiken in seinen auf Anweisungen abgestimmten Modellen zu senken. Das Unternehmen erkennt jedoch an, dass wahrscheinlich weiterhin Restrisiken bestehen werden, und empfiehlt den Entwicklern, diese Risiken im Kontext ihrer spezifischen Anwendungsfälle zu bewerten.
Um eine verantwortungsvolle Bereitstellung zu unterstützen, hat Meta seinen Responsible Use Guide aktualisiert und bietet Entwicklern eine umfassende Ressource zur Implementierung von Best Practices für die Sicherheit auf Modell- und Systemebene für ihre Anwendungen. Der Leitfaden behandelt Themen wie Inhaltsmoderation, Risikobewertung und den Einsatz von Sicherheitstools wie Llama Guard 2 und Code Shield.
Llama Guard 2 basiert auf der MLCommons-Taxonomie und ist darauf ausgelegt, LLM-Eingaben (Eingabeaufforderungen) und Antworten zu klassifizieren und Inhalte zu erkennen, die als unsicher oder schädlich gelten können. CyberSecEval 2 erweitert seinen Vorgänger um Maßnahmen, um den Missbrauch des Code-Interpreters des Modells, offensive Cybersicherheitsfunktionen und die Anfälligkeit für Prompt-Injection-Angriffe zu verhindern.
Code Shield, eine neue Einführung mit Llama 3, fügt Inferenzzeitfilterung von unsicherem Code hinzu, der von LLMs erzeugt wird, und mindert so Risiken im Zusammenhang mit unsicheren Codevorschlägen, Code-Interpreter-Missbrauch und sicherer Befehlsausführung.
Zugriff auf und Verwendung von Llama 3
Nach der Einführung von Llama 3 von Meta AI wurden mehrere Open-Source-Tools für die lokale Bereitstellung auf verschiedenen Betriebssystemen, darunter Mac, Windows und Linux, zur Verfügung gestellt. In diesem Abschnitt werden drei bemerkenswerte Tools beschrieben: Ollama, Open WebUI und LM Studio, die jeweils einzigartige Funktionen zur Nutzung der Funktionen von Llama 3 auf persönlichen Geräten bieten.
Ollama: Verfügbar für Mac, Linux und Windows, Ollama vereinfacht die Bedienung von Llama 3 und anderen großen Sprachmodellen auf PCs, auch auf solchen mit weniger robuster Hardware. Es enthält einen Paketmanager zur einfachen Modellverwaltung und unterstützt plattformübergreifende Befehle zum Herunterladen und Ausführen von Modellen.
Öffnen Sie die WebUI mit Docker: Dieses Tool bietet eine benutzerfreundliche, Docker-basierte Schnittstelle, die mit Mac, Linux und Windows kompatibel ist. Es lässt sich nahtlos in Modelle aus der Ollama-Registrierung integrieren und ermöglicht Benutzern die Bereitstellung und Interaktion mit Modellen wie Llama 3 innerhalb einer lokalen Weboberfläche.
LM Studio: Ausrichtung auf Benutzer auf Mac, Linux und Windows, LM Studio unterstützt eine Reihe von Modellen und basiert auf dem Projekt llama.cpp. Es bietet eine Chat-Schnittstelle und ermöglicht die direkte Interaktion mit verschiedenen Modellen, einschließlich des Llama 3 8B Instruct-Modells.
Diese Tools stellen sicher, dass Benutzer Llama 3 effizient auf ihren persönlichen Geräten nutzen können und berücksichtigen dabei eine Reihe technischer Fähigkeiten und Anforderungen. Jede Plattform bietet Schritt-für-Schritt-Prozesse für die Einrichtung und Modellinteraktion und macht so fortgeschrittene KI für Entwickler und Enthusiasten zugänglicher.
Bereitstellung von Llama 3 im großen Maßstab
Meta bietet nicht nur direkten Zugriff auf die Modellgewichte, sondern arbeitet auch mit verschiedenen Cloud-Anbietern, Modell-API-Diensten und Hardwareplattformen zusammen, um eine nahtlose Bereitstellung von Llama 3 im großen Maßstab zu ermöglichen.
Einer der Hauptvorteile von Llama 3 ist die verbesserte Token-Effizienz dank des neuen Tokenizers. Benchmarks zeigen, dass Llama 3 bis zu benötigt 15 % weniger Token im Vergleich zu Llama 2, was zu einer schnelleren und kostengünstigeren Schlussfolgerung führt.
Die Integration von Grouped Query Attention (GQA) in die 8B-Version von Llama 3 trägt dazu bei, dass die Inferenzeffizienz trotz der Erhöhung der Parameteranzahl auf dem Niveau der 7B-Version von Llama 2 bleibt.
Um den Bereitstellungsprozess zu vereinfachen, hat Meta das Llama Recipes-Repository bereitgestellt, das Open-Source-Code und Beispiele für Feinabstimmung, Bereitstellung, Modellbewertung und mehr enthält. Dieses Repository dient als wertvolle Ressource für Entwickler, die die Funktionen von Llama 3 in ihren Anwendungen nutzen möchten.
Für diejenigen, die sich für die Leistung von Llama 3 interessieren: Meta hat seine neuesten Modelle in Meta AI integriert, einen führenden KI-Assistenten, der auf der Llama 3-Technologie basiert. Benutzer können über verschiedene Meta-Apps wie Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger und das Web mit Meta AI interagieren, um Dinge zu erledigen, zu lernen, zu erstellen und sich mit den Dingen zu verbinden, die ihnen wichtig sind.
Wie geht es weiter mit Lama 3?
Während die Modelle 8B und 70B den Beginn der Veröffentlichung von Llama 3 markieren, hat Meta ehrgeizige Pläne für die Zukunft dieses bahnbrechenden LLM.
In den kommenden Monaten können wir damit rechnen, dass neue Funktionen eingeführt werden, darunter Multimodalität (die Fähigkeit, verschiedene Datenmodalitäten wie Bilder und Videos zu verarbeiten und zu generieren), Mehrsprachigkeit (Unterstützung mehrerer Sprachen) und viel längere Kontextfenster für eine verbesserte Leistung Aufgaben, die einen umfassenden Kontext erfordern.
Darüber hinaus plant Meta die Veröffentlichung größerer Modellgrößen, darunter Modelle mit über 400 Milliarden Parametern, die sich derzeit im Training befinden und vielversprechende Trends in Bezug auf Leistung und Fähigkeiten zeigen.
Um das Feld weiter voranzutreiben, wird Meta außerdem ein detailliertes Forschungspapier zu Llama 3 veröffentlichen und seine Ergebnisse und Erkenntnisse mit der breiteren KI-Community teilen.
Als Vorgeschmack auf die Zukunft hat Meta einige frühe Schnappschüsse der Leistung seines größten LLM-Modells bei verschiedenen Benchmarks veröffentlicht. Obwohl diese Ergebnisse auf einem frühen Kontrollpunkt basieren und sich ändern können, bieten sie einen spannenden Einblick in das zukünftige Potenzial von Llama 3.
Zusammenfassung
Llama 3 stellt einen bedeutenden Meilenstein in der Entwicklung großer Open-Source-Sprachmodelle dar und verschiebt die Grenzen von Leistung, Fähigkeiten und verantwortungsvollen Entwicklungspraktiken. Mit seiner innovativen Architektur, seinem umfangreichen Trainingsdatensatz und modernsten Feinabstimmungstechniken setzt Llama 3 neue hochmoderne Benchmarks für LLMs auf den Parameterskalen 8B und 70B.
Allerdings ist Llama 3 mehr als nur ein leistungsstarkes Sprachmodell; Es ist ein Beweis für Metas Engagement für die Förderung eines offenen und verantwortungsvollen KI-Ökosystems. Durch die Bereitstellung umfassender Ressourcen, Sicherheitstools und Best Practices ermöglicht Meta Entwicklern, das volle Potenzial von Llama 3 auszuschöpfen und gleichzeitig eine verantwortungsvolle Bereitstellung zu gewährleisten, die auf ihre spezifischen Anwendungsfälle und Zielgruppen zugeschnitten ist.
Während die Reise von Llama 3 mit neuen Fähigkeiten, Modellgrößen und Forschungsergebnissen am Horizont weitergeht, wartet die KI-Community gespannt auf die innovativen Anwendungen und Durchbrüche, die zweifellos aus diesem bahnbrechenden LLM hervorgehen werden.
Egal, ob Sie ein Forscher sind, der die Grenzen der Verarbeitung natürlicher Sprache ausreizt, ein Entwickler, der die nächste Generation intelligenter Anwendungen entwickelt, oder ein KI-Enthusiast, der neugierig auf die neuesten Fortschritte ist, Llama 3 verspricht, ein leistungsstarkes Werkzeug in Ihrem Arsenal zu sein, das Ihnen neue Türen öffnet eine Welt voller Möglichkeiten erschließen.
