Ma Meta Llama Bi rastî Çavkaniya Vekirî ye?

Pîşesaziya nermalavê her ku diçe teknolojiyên çavkaniya vekirî her ku diçe zêde dibe. An bandorker 80% karsaziyan karanîna nermalava çavkaniya vekirî zêde kirine, Li gor Rapora Rewşa Çavkaniya Vekirî ya 2023.

Wekî lîstikvanek sereke di pîşesaziya teknolojiyê de, pargîdaniyên nermalava Meta xwedî bandorek girîng e. Meta Llama proje tevkariyek balkêş e ji bo ekosîstema modela zimanê mezin a çavkaniya vekirî. Lêbelê, piştî lêkolînek nêzîk a îdîayên wê yên çavkaniya vekirî, em dikarin hin neheqiyan bibînin.

Werin em Meta Llama ji nêz ve vekolînin da ku lîsansa wê, kêşe û encamên mezintir di civata çavkaniya vekirî de binirxînin.

Çavkaniya vekirî çi pêk tîne?

Fêmkirina esasê çavkaniya vekirî di nirxandinê de girîng e Meta Llama. Çavkaniya vekirî ne tenê gihîştina koda çavkaniyê, lê pabendbûna bi hevkarî, şefafî, û pêşkeftina civakê re destnîşan dike.. Li gorî nermalava xwedan, nermalava çavkaniya vekirî bi gelemperî bê destûr e û bêyî destûra eşkere ya nivîskar dikare ji hêla her kesî ve were kopî kirin, guhertin an parve kirin.

Llama Meta di derbarê pabendbûna xwe ya bi van pîvanan de lêpirsînê dide. Nirxandina pabendbûna Meta ya ji zelalî, pêşkeftina hevkarî, û gihîştina kodê re dê diyar bike ka ew çiqas bi prensîbên çavkaniya vekirî re hevaheng e.

Berfirehiya Projeya Meta Llama

Pêşniyara Llama 2 ya pêş-perwerdekirin û pêvajoyek başbûnê

Wekî amûrek bingehîn di nav ekosîstema Meta de, Llama xwedan bandorên dûrûdirêj e. Kapasîteyên wê yên zexm ên zimanê xwezayî hêz dide pêşdebiran ku chatbotên hêzdar, wergerandina ziman, û pergalên hilberîna naverokê ava bikin û xweş bikin. Llama armanc dike ku bi adaptebûn û nermbûna xwe ve têgihiştin û nifşa zimanî ya nuwaze bike.

Ji bo operasyona Llama pir girîng prensîbên rêberî yên ku di nav de têne girtin Siyaseta Bikaranîna Meta. Van prensîban karanîna ewledar û dadperwer a platformê pêşve dixe û sînorên exlaqî yên ku karanîna berpirsiyariya wê birêve dibin destnîşan dikin.

Serlêdan & Bandor

Llama Meta bi LLM-yên din ên navdar re, wek mînak Bert û Gpt-3. Hatiye dîtin ku berbiçav ew li ser gelek pîvanên derveyî, wekî daneyên QA yên mîna Pirsên Xwezayî û QuAC.

Li vir çend bûyerên karanîna hene ku bandora Llama li ser pêşdebiran û ekosîstema teknolojiyê ya berfireh ronî dikin:

• Botên Hêzdar: Llama destûrê dide pêşdebiran ku bêtir pêşkeftî biafirînin têkiliyên zimanê xwezayî bi bikarhênerên di chatbots û arîkarên virtual de.
• Analîziya hestiyariyê ya çêtir: Llama dikare alîkariya karsaz û lêkolîneran bike ku çêtir fam bikin hesta mişterî bi analîzkirina mîqdarên mezin ên daneyên nivîsê.
• Kontrola nepenîtiyê: Veguheztin û nermbûna Llama wê dike potansiyel têkder ji serokên heyî yên LLM re, wek OpenAI û Gûgil. Kapasîteya wê ya ku bixwe-mêvandar û guheztin ji bo dozên karanîna nepenîtiyê bêtir kontrolê li ser dane û modelan peyda dike.

Daxwazên Meta yên Çavkaniya Vekirî

Meta cewhera çavkaniya vekirî ya Llama destnîşan dike, wê di qada hevkariyê de cih digire. Ji ber vê yekê, vekolîna îdîayên Meta ji bo tespîtkirina pratîkê ji retorîkê girîng e.

Ji bilî rastdariya siyasî ya çavkaniya vekirî, bikêrhatî ye ku Llama bigihîje. Hin feydeyên pêşbînîkirî tevlêbûna civakê ya bi Meta re, nûbûnek bilez, zelalî, û karanîna berfirehtir vedihewîne. Lêbelê, rastbûna van îddîayan lêkolînek berbiçav hewce dike.

Lîsanskirina Llama ya Meta

LlamaModela lîsansê ya 's hin taybetmendiyên bêhempa hene ku wê ji lîsansên çavkaniya vekirî ya kevneşopî cuda dike. Ew Lîsansa Llama, her çend ji lîsansên ku bi gelek modelên bazirganî ve girêdayî ne destûrdartir e jî, xwedan sînorkirinên taybetî ye. Li vir çend xalên sereke hene:

1. Custom License

Meta ji bo Llama destûrnameyek vekirî ya xwerû, qismî bikar tîne, ku di bin mafên milkiyeta rewşenbîrî ya Meta de destûrnameyek ne-taybetî, li çaraliyê cîhanê, ne veguhêzbar û bê royal dide bikarhêneran.

2. Bikaranîn û Derivatives

Bikarhêner dikarin bêyî veguheztina lîsansê materyalên Llama bikar bînin, nûve bikin, belav bikin, kopî bikin, biafirînin, û biguherînin.

3. Mercên Bazirganî

Şîrketên bi ser 700 milyon bikarhênerên çalak ên mehane divê destûrnameyek bazirganî ji Meta AI bistînin. Ev hewcedarî Llama ji lîsansên çavkaniya vekirî ya kevneşopî vediqetîne, ku bi gelemperî sînorkirinên weha ferz nakin.

4. Hevkarî

Modela Llama 2 bi rê ve tê gihîştin AWS û Rûyê Hugging. Meta jî bi Microsoft-ê re hevkarî kir ku bîne Llama 2 ji pirtûkxaneya modela Azure re, rê dide pêşdebiran ku bêyî dayîna heqê lîsansê serîlêdanan pê re ava bikin.

Pirsgirêk û Nakokîyên Li Derdora Vebûna Llama

Tecrûbeya bikarhêner di nav Meta de Llama ekosîstema xwedan kêşeyên xwe ye, digel mînakên taybetî ku li ser model û deravên Llama astengiyan eşkere dikin.

• Labîrenta tixûbên lîsansê dîmenê tevlihev dike, bandor dike ka bikarhêner çawa bi van modelên pêşkeftî re têkilî dikin û bikar tînin.
• Astengîyên gihîştina bijartî derdikevin holê, ku sîwanek li ser tevlêbûna tevlêbûna bikarhêner derdixe.
• Nezelaliyên belgekirinê qatek tevliheviyek zêde zêde dike, ji bikarhêneran re hewce dike ku rêwerzên ne diyar rêve bibin.

Di dawî de nirxandina ku ji hêla Zanîngeha Radboud ve hatî çêkirin, gelek çêkerên nivîsê yên rêwerzkirî, di nav de Llama 2, di derbarê îdîayên xwe yên çavkaniya vekirî de ketin ber lêpirsînê. Lêkolînê bi berfirehî hebûna, qalîteya belgekirinê, û awayên gihîştinê nirxand, armanc kir ku van modelan li gorî vekirîbûna wan rêz bike. Llama 2 di nav wan kesên ku hatine nirxandin de wekî modela duyemîn ya herî nizm derketiye holê, bi xalek vekirî ya giştî ji ChatGPT-ê pirtir e.

Nirxandina Zanîngeha Radboud îdiayên çavkaniya vekirî ya Llama 2, di nav hilberînerên nivîsê yên din de, ji Hezîrana 2023-an ve (tabloya tevahî heye here)

Civata pêşdebir di heman demê de gelek rexne û fikarên li ser Llama raber kirine:

1. Nebûna şefafî di hilgirtina modela Meta de.
2. Sînorkirinên li ser karanîn û derivatives.
3. Şertên bazirganî li ser pargîdaniyên mezin têne ferz kirin.

Bersiva Meta

Llama Meta di derbarê vebûna wê ya rastîn de hate nîqaş kirin. Dema ku Meta diyar kir Llama 2 wekî çavkaniya vekirî û belaş ji bo lêkolîn û karanîna bazirganî, rexnegir dibêjin ku ew e ne bi tevahî çavkaniya vekirî. Xalên sereke yên nîqaşê hebûna daneyên perwerdehiyê û koda ku ji bo perwerdekirina modelê tê bikar anîn hene.

Meta giraniya modelê, koda nirxandinê, û belgekirin peyda kiriye, ku ev yek aliyek girîng a modelek çavkaniya vekirî ye. Lêbelê, Llama 2 li gorî LLM-yên din ên çavkaniya vekirî hinekî girtî tê hesibandin. Daneyên perwerdehiya modelê û koda ku ji bo perwerdekirina wê tê bikar anîn nayên parve kirin, ku şiyana pêşdebir û lêkolînerên dilxwaz ku modelê bi tevahî analîz bikin sînordar dike.

Parastina Yekbûna Çavkaniya Vekirî

Qebûlkirina projeyên qismî-çavkaniya vekirî wekî çavkaniyek vekirî dikare zirarê bide pêbaweriya pratîkên çavkaniya vekirî ya di pîşesaziyê de. Hin bandorên potansiyel hene:

• Hevkarîya Hevkarîya Bêhêvî: Etîketkirina xelet projeyên ne-çavkaniya vekirî dikare hevkarên potansiyel bitewîne, rê li ber danûstendina zindî ya ramanan û çareserkirina pirsgirêka kolektîf a ku çavkaniya vekirî diyar dike asteng bike.
• Spectruma Nûbûnê ya Astengkirî: Hembêzkirina projeyên-çavkaniya girtî wekî çavkaniya vekirî dibe ku nûbûn ji hêla pêşdebirên pêşeng ve di rêyên ku ji afirîneriya komunal, bêsînor a sereke ya ji bo serkeftinan tune ne asteng bike.
• Tevlihevî û Pejirandin: Nasnameya şaş-çavkaniya girtî wekî çavkaniya vekirî dibe ku bikarhêner û pêşdebiran tevlihev bike, û di encamê de dudilbûna pejirandina destpêşxeriyên bi rastî vekirî ji ber gumanbarî an cûdahiyên ne diyar.
• Labîrenta Hiqûqî: Qebûlkirina projeyên nelihev dibe ku pirsgirêkên qanûnî derxîne holê, tevlihevî û berpirsiyariyên potansiyel zêde bike û etîka şefafî û hevkariyê ya civakê têk bibe.

Ji bo çareserkirina van encamên potansiyel, civaka çavkaniya vekirî divê ruhê rastîn ê çavkaniya vekirî biparêze. Zelal pênasekirin û ragihandina prensîb û nirxên çavkaniya vekirî dikare bibe alîkar ku pêşî li tevliheviyê bigire û piştrast bike ku projeyên wekî çavkaniya vekirî têne pejirandin bi van prensîban re hevaheng in.

Ji bo têgihîştina herî dawî ya teknolojî û AI-ê, biçin Yekbûna AI. Agahdar bimînin û li pêş me bimînin!