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 KI-Modell von Meta AI. Dieses hochmoderne Modell, jetzt Open Source, soll verschiedene Produkte von Meta, darunter Messenger und Instagram, verbessern. Zuckerberg betonte, dass Llama 3 Meta AI als das fortschrittlichste frei verfügbarer KI-Assistent.

Bevor wir über die Besonderheiten von Llama 3 sprechen, werfen wir einen kurzen Blick auf den Vorgänger Llama 2. Llama 2022 wurde 2 eingeführt und war ein wichtiger Meilenstein in der Open-Source-LLM-Landschaft. Es bot ein leistungsstarkes und effizientes Modell, 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.

Llama 3 ist Metas Antwort auf diese Herausforderungen und das Feedback der Community. Mit Llama 3 hat sich Meta zum Ziel gesetzt, die besten Open-Source-Modelle zu entwickeln, die den besten heute verfügbaren proprietären Modellen ebenbürtig sind, und 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 Skalierung des Vortrainings war ein weiterer wichtiger Aspekt der Entwicklung von Llama 3. Meta entwickelte Skalierungsgesetze, die es ermöglichten, die Leistung der größten Modelle bei wichtigen Aufgaben wie der Codegenerierung vorherzusagen, bevor diese tatsächlich trainiert wurden. Dies floss in die Entscheidungen über Datenmix und Rechenleistungszuweisung ein und führte letztendlich zu einem effizienteren und effektiveren Training.

Die größten Modelle von Llama 3 wurden auf zwei maßgeschneiderten 24,000 GPU-Clustern trainiert, wobei eine Kombination aus Daten-, Modell- und Pipeline-Parallelisierungsverfahren zum Einsatz kam. Der erweiterte 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 der Anweisungen erneuert. Seine Methode kombiniert überwachte Feinabstimmung (SFT), Ausschussstichprobe, proximale Richtlinienoptimierung (PPO) und direkte Präferenzoptimierung (DSB).

Die Qualität der in SFT verwendeten Eingabeaufforderungen und der in PPO und DPO verwendeten Präferenzrangfolgen spielten eine entscheidende Rolle für die Leistung der abgestimmten Modelle. Metas Team kuratierte diese Daten sorgfältig und führte mehrere Runden zur Qualitätssicherung der von menschlichen Kommentatoren bereitgestellten Anmerkungen durch.

Das Training von Präferenzrankings über PPO und DPO verbesserte auch die Leistung von Llama 3 bei Denk- und Kodieraufgaben deutlich. Meta fand heraus, dass ein Modell selbst dann, wenn es Schwierigkeiten hat, eine Denkfrage direkt zu beantworten, dennoch die richtige Denkspur erzeugen kann. Durch das Training von Präferenzrankings lernte das Modell, 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

Meta strebte nicht nur nach Spitzenleistung, sondern legte auch Wert auf verantwortungsvolle Entwicklungs- und Bereitstellungspraktiken für Llama 3. Das Unternehmen verfolgte einen systemweiten Ansatz und betrachtete Llama 3-Modelle als Teil eines umfassenderen Ökosystems, das den Entwicklern die Kontrolle überlässt und es ihnen ermöglicht, die Modelle für ihre spezifischen Anwendungsfälle und Sicherheitsanforderungen zu entwerfen und anzupassen.

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 klassifiziert LLM-Eingaben (Eingabeaufforderungen) und -Antworten und erkennt Inhalte, die als unsicher oder schädlich gelten. CyberSecEval 2 erweitert seinen Vorgänger um Maßnahmen zur Verhinderung des Missbrauchs des Code-Interpreters des Modells, offensiver Cybersicherheitsfunktionen und der Anfälligkeit für Prompt-Injection-Angriffe.

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 Veröffentlichung von Meta AIs Llama 3 wurden mehrere Open-Source-Tools für die lokale Bereitstellung auf verschiedenen Betriebssystemen, darunter Mac, Windows und Linux, bereitgestellt. Dieser Abschnitt beschreibt drei wichtige Tools: Ollama, Open WebUI und LM Studio. Jedes dieser Tools bietet einzigartige Funktionen, um die Möglichkeiten von Llama 3 auf persönlichen Geräten zu nutzen.

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.