లామా 3 గురించి మీరు తెలుసుకోవలసిన ప్రతిదీ | ఇంకా అత్యంత శక్తివంతమైన ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్ | వినియోగానికి సంబంధించిన భావనలు

మెటా ఇటీవల విడుదలైంది మంట 3, దాని స్టేట్-ఆఫ్-ది-ఆర్ట్ ఓపెన్ సోర్స్ లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM) యొక్క తదుపరి తరం. దాని పూర్వీకులచే స్థాపించబడిన పునాదులపై నిర్మించడం, లామా 3 వ్యాసంలోని సమగ్ర సమీక్షలో వివరించిన విధంగా, చాట్‌జిపిటికి ముఖ్యమైన ఓపెన్-సోర్స్ పోటీదారుగా లామా 2ని ఉంచే సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. లామా 2: చాట్‌జిపిటికి ఓపెన్-సోర్స్ ఛాలెంజర్‌లో లోతైన డైవ్.

ఈ కథనంలో మేము లామా 3 వెనుక ఉన్న ప్రధాన భావనలను చర్చిస్తాము, దాని వినూత్న నిర్మాణం మరియు శిక్షణ ప్రక్రియను అన్వేషిస్తాము మరియు ఈ సంచలనాత్మక మోడల్‌ను బాధ్యతాయుతంగా యాక్సెస్ చేయడం, ఉపయోగించడం మరియు అమలు చేయడం ఎలా అనే దానిపై ఆచరణాత్మక మార్గదర్శకత్వాన్ని అందిస్తాము. మీరు పరిశోధకుడైనా, డెవలపర్ అయినా లేదా AI ఔత్సాహికులైనా, ఈ పోస్ట్ మీ ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు అప్లికేషన్‌ల కోసం లామా 3 యొక్క శక్తిని వినియోగించుకోవడానికి అవసరమైన జ్ఞానం మరియు వనరులను మీకు అందిస్తుంది.

లామా యొక్క పరిణామం: లామా 2 నుండి లామా 3 వరకు

మెటా యొక్క CEO, మార్క్ జుకర్‌బర్గ్, ప్రకటించింది మెటా AI చే అభివృద్ధి చేయబడిన తాజా AI మోడల్ లామా 3 యొక్క తొలి ప్రదర్శన. ఈ స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ మోడల్, ఇప్పుడు ఓపెన్ సోర్స్ చేయబడింది, మెసెంజర్ మరియు ఇన్‌స్టాగ్రామ్‌తో సహా మెటా యొక్క వివిధ ఉత్పత్తులను మెరుగుపరచడానికి సెట్ చేయబడింది. లామా 3 మెటా AIని అత్యంత అధునాతనమైనదిగా జుకర్‌బర్గ్ హైలైట్ చేసింది ఉచితంగా లభించే AI అసిస్టెంట్.

లామా 3 ప్రత్యేకతల గురించి మాట్లాడే ముందు, దాని ముందున్న లామా 2ని క్లుప్తంగా మళ్లీ సందర్శిద్దాం. 2022లో ప్రవేశపెట్టబడిన లామా 2 ఓపెన్ సోర్స్ LLM ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో ఒక ముఖ్యమైన మైలురాయిగా నిలిచింది, ఇది వినియోగదారు హార్డ్‌వేర్‌పై అమలు చేయగల శక్తివంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన మోడల్‌ను అందిస్తోంది. .

అయితే, లామా 2 ఒక చెప్పుకోదగ్గ విజయం అయితే, దానికి పరిమితులు ఉన్నాయి. వినియోగదారులు తప్పుడు తిరస్కరణలతో సమస్యలను నివేదించారు (మోడల్ నిరపాయమైన ప్రాంప్ట్‌లకు సమాధానం ఇవ్వడానికి నిరాకరిస్తుంది), పరిమిత సహాయాన్ని మరియు తార్కికం మరియు కోడ్ ఉత్పత్తి వంటి రంగాలలో మెరుగుదలకు అవకాశం ఉంది.

లామా 3: ఈ సవాళ్లకు మెటా ప్రతిస్పందన మరియు సంఘం యొక్క అభిప్రాయాన్ని నమోదు చేయండి. లామా 3తో, మెటా ఈ రోజు అందుబాటులో ఉన్న అగ్రశ్రేణి యాజమాన్య మోడళ్లతో సమానంగా అత్యుత్తమ ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్‌లను రూపొందించడానికి బయలుదేరింది, అదే సమయంలో బాధ్యతాయుతమైన అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ పద్ధతులకు కూడా ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది.

లామా 3: ఆర్కిటెక్చర్ మరియు శిక్షణ

లామా 3లోని కీలక ఆవిష్కరణలలో ఒకటి దాని టోకెనైజర్, ఇది గణనీయంగా విస్తరించిన పదజాలాన్ని కలిగి ఉంది 128,256 టోకెన్లు (లామా 32,000లో 2 నుండి పెరిగింది). ఈ పెద్ద పదజాలం ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ రెండింటి కోసం టెక్స్ట్ యొక్క మరింత సమర్థవంతమైన ఎన్‌కోడింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది, ఇది బలమైన బహుభాషావాదం మరియు మొత్తం పనితీరు మెరుగుదలలకు దారితీస్తుంది.

లామా 3 కూడా కలుపుతుంది సమూహంగా-ప్రశ్న శ్రద్ధ (GQA), స్కేలబిలిటీని పెంచే సమర్థవంతమైన ప్రాతినిధ్య సాంకేతికత మరియు మోడల్ సుదీర్ఘ సందర్భాలను మరింత ప్రభావవంతంగా నిర్వహించడంలో సహాయపడుతుంది. ది 8B లామా 3 యొక్క వెర్షన్ GQAని ఉపయోగించుకుంటుంది, అయితే రెండూ 8B మరియు 70B మోడల్‌లు వరకు సీక్వెన్స్‌లను ప్రాసెస్ చేయగలవు 8,192 టోకెన్లు.

శిక్షణ డేటా మరియు స్కేలింగ్

లామా 3 కోసం ఉపయోగించిన శిక్షణ డేటా దాని మెరుగైన పనితీరులో కీలకమైన అంశం. మెటా భారీ డేటాసెట్‌ను క్యూరేట్ చేసింది 15 ట్రిలియన్ పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న ఆన్‌లైన్ మూలాధారాల నుండి టోకెన్‌లు, లామా 2 కోసం ఉపయోగించిన డేటాసెట్ కంటే ఏడు రెట్లు పెద్దవి. ఈ డేటాసెట్‌లో అధిక-నాణ్యత ఆంగ్లేతర డేటాలో గణనీయమైన భాగం (5% పైగా) కూడా ఉంది, దీని కంటే ఎక్కువ కవర్ చేస్తుంది 30 భాషలు, భవిష్యత్తులో బహుభాషా అప్లికేషన్ల తయారీలో.

డేటా నాణ్యతను నిర్ధారించడానికి, మెటా హ్యూరిస్టిక్ ఫిల్టర్‌లు, NSFW ఫిల్టర్‌లు, సెమాంటిక్ డీప్లికేషన్ మరియు డేటా నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి లామా 2లో శిక్షణ పొందిన టెక్స్ట్ క్లాసిఫైయర్‌లతో సహా అధునాతన ఫిల్టరింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించింది. ట్రివియా, STEM, కోడింగ్ మరియు చారిత్రక పరిజ్ఞానంతో సహా విస్తృత శ్రేణి వినియోగ సందర్భాలలో లామా 3 బాగా పని చేస్తుందని నిర్ధారిస్తూ, ముందస్తు శిక్షణ కోసం డేటా మూలాల యొక్క సరైన మిశ్రమాన్ని గుర్తించడానికి బృందం విస్తృతమైన ప్రయోగాలను కూడా నిర్వహించింది.

లామా 3 డెవలప్‌మెంట్‌లో ప్రీట్రైనింగ్‌ను పెంచడం మరొక కీలకమైన అంశం. మెటా స్కేలింగ్ చట్టాలను అభివృద్ధి చేసింది, అది వారికి శిక్షణ ఇచ్చే ముందు కోడ్ ఉత్పత్తి వంటి కీలక పనులపై దాని అతిపెద్ద మోడల్‌ల పనితీరును అంచనా వేయడానికి వీలు కల్పించింది. ఇది డేటా మిక్స్ మరియు కంప్యూట్ కేటాయింపుపై నిర్ణయాలను తెలియజేసింది, చివరికి మరింత సమర్థవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన శిక్షణకు దారితీసింది.

లామా 3 యొక్క అతిపెద్ద మోడల్‌లు రెండు అనుకూల-నిర్మిత 24,000 GPU క్లస్టర్‌లపై శిక్షణ పొందాయి, డేటా సమాంతరీకరణ, మోడల్ సమాంతరీకరణ మరియు పైప్‌లైన్ సమాంతరీకరణ పద్ధతుల కలయికను ఉపయోగిస్తాయి. మెటా యొక్క అధునాతన శిక్షణ స్టాక్ ఆటోమేటెడ్ ఎర్రర్ డిటెక్షన్, హ్యాండ్లింగ్ మరియు మెయింటెనెన్స్, GPU అప్‌టైమ్‌ను గరిష్టీకరించడం మరియు లామా 2తో పోలిస్తే శిక్షణ సామర్థ్యాన్ని సుమారు మూడు రెట్లు పెంచడం.

ఇన్స్ట్రక్షన్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు పనితీరు

చాట్ మరియు డైలాగ్ అప్లికేషన్‌ల కోసం లామా 3 యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి, మెటా ఇన్‌స్ట్రక్షన్ ఫైన్-ట్యూనింగ్‌కు దాని విధానాన్ని ఆవిష్కరించింది. దాని పద్ధతి కలుపుతుంది ఫైన్-ట్యూనింగ్ పర్యవేక్షించారు (SFT), తిరస్కరణ నమూనా, సన్నిహిత విధానం ఆప్టిమైజేషన్ (PPO), మరియు ప్రత్యక్ష ప్రాధాన్యత ఆప్టిమైజేషన్ (DPO).

SFTలో ఉపయోగించిన ప్రాంప్ట్‌ల నాణ్యత మరియు PPO మరియు DPOలలో ఉపయోగించిన ప్రాధాన్యత ర్యాంకింగ్‌లు సమలేఖనం చేయబడిన మోడల్‌ల పనితీరులో కీలక పాత్ర పోషించాయి. మెటా బృందం ఈ డేటాను జాగ్రత్తగా క్యూరేట్ చేసింది మరియు మానవ ఉల్లేఖనాలు అందించిన ఉల్లేఖనాలపై బహుళ రౌండ్ల నాణ్యత హామీని ప్రదర్శించింది.

PPO మరియు DPO ద్వారా ప్రాధాన్యత ర్యాంకింగ్‌లపై శిక్షణ కూడా రీజనింగ్ మరియు కోడింగ్ టాస్క్‌లపై లామా 3 పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరిచింది. రీజనింగ్ ప్రశ్నకు నేరుగా సమాధానం ఇవ్వడానికి మోడల్ కష్టపడుతున్నప్పటికీ, అది సరైన రీజనింగ్ ట్రేస్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలదని మెటా కనుగొంది. ప్రాధాన్యత ర్యాంకింగ్‌లపై శిక్షణ ఈ ట్రేస్‌ల నుండి సరైన సమాధానాన్ని ఎలా ఎంచుకోవాలో తెలుసుకోవడానికి మోడల్‌ను ఎనేబుల్ చేసింది.

ఫలితాలు తమకు తాముగా మాట్లాడుకుంటాయి: లామా 3 సాధారణ పరిశ్రమ బెంచ్‌మార్క్‌లలో అందుబాటులో ఉన్న అనేక ఓపెన్-సోర్స్ చాట్ మోడల్‌లను అధిగమిస్తుంది, 8B మరియు 70B పారామీటర్ స్కేల్స్‌లో LLMల కోసం కొత్త స్టేట్-ఆఫ్-ది-ఆర్ట్ పనితీరును ఏర్పాటు చేసింది.

బాధ్యతాయుతమైన అభివృద్ధి మరియు భద్రత పరిగణనలు

అత్యాధునిక పనితీరును కొనసాగిస్తున్నప్పుడు, మెటా లామా 3 కోసం బాధ్యతాయుతమైన అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ పద్ధతులకు కూడా ప్రాధాన్యతనిచ్చింది. కంపెనీ సిస్టమ్-స్థాయి విధానాన్ని అవలంబించింది, డెవలపర్‌లను డ్రైవర్ సీట్‌లో ఉంచే విస్తృత పర్యావరణ వ్యవస్థలో భాగంగా లామా 3 మోడల్‌లను ఊహించి, డిజైన్ చేయడానికి వీలు కల్పించింది. మరియు మోడల్‌లను వాటి నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భాలు మరియు భద్రతా అవసరాల కోసం అనుకూలీకరించండి.

మెటా విస్తృతమైన రెడ్-టీమింగ్ వ్యాయామాలను నిర్వహించింది, వ్యతిరేక మూల్యాంకనాలను నిర్వహించింది మరియు దాని సూచన-ట్యూన్డ్ మోడల్‌లలో అవశేష ప్రమాదాలను తగ్గించడానికి భద్రతా ఉపశమన పద్ధతులను అమలు చేసింది. అయినప్పటికీ, కంపెనీ అవశేష నష్టాలు మిగిలి ఉండవచ్చని అంగీకరిస్తుంది మరియు డెవలపర్‌లు వారి నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భాల సందర్భంలో ఈ నష్టాలను అంచనా వేయాలని సిఫార్సు చేసింది.

బాధ్యతాయుతమైన విస్తరణకు మద్దతుగా, Meta దాని బాధ్యతాయుత వినియోగ మార్గదర్శిని నవీకరించింది, డెవలపర్‌లకు వారి అప్లికేషన్‌ల కోసం మోడల్ మరియు సిస్టమ్-స్థాయి భద్రతా ఉత్తమ పద్ధతులను అమలు చేయడానికి సమగ్ర వనరును అందిస్తుంది. గైడ్ కంటెంట్ నియంత్రణ, ప్రమాద అంచనా మరియు లామా గార్డ్ 2 మరియు కోడ్ షీల్డ్ వంటి భద్రతా సాధనాల ఉపయోగం వంటి అంశాలను కవర్ చేస్తుంది.

MLCommons వర్గీకరణపై నిర్మించిన లామా గార్డ్ 2, LLM ఇన్‌పుట్‌లు (ప్రాంప్ట్‌లు) మరియు ప్రతిస్పందనలను వర్గీకరించడానికి రూపొందించబడింది, సురక్షితం కాని లేదా హానికరమైనదిగా పరిగణించబడే కంటెంట్‌ను గుర్తించడం. CyberSecEval 2 మోడల్ కోడ్ ఇంటర్‌ప్రెటర్ దుర్వినియోగం, ప్రమాదకర సైబర్‌సెక్యూరిటీ సామర్థ్యాలు మరియు ఇంజెక్షన్ దాడులను ప్రాంప్ట్ చేయడానికి గ్రహణశీలతను నిరోధించే చర్యలను జోడించడం ద్వారా దాని ముందున్నదానిపై విస్తరించింది.

కోడ్ షీల్డ్, లామా 3తో కొత్త పరిచయం, LLMల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన అసురక్షిత కోడ్ యొక్క అనుమితి-సమయ వడపోతను జోడిస్తుంది, అసురక్షిత కోడ్ సూచనలు, కోడ్ ఇంటర్‌ప్రెటర్ దుర్వినియోగం మరియు సురక్షిత కమాండ్ అమలుతో సంబంధం ఉన్న నష్టాలను తగ్గించడం.

లామాను యాక్సెస్ చేయడం మరియు ఉపయోగించడం 3

Meta AI యొక్క లామా 3 ప్రారంభించిన తర్వాత, Mac, Windows మరియు Linuxతో సహా వివిధ ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్‌లలో స్థానిక విస్తరణ కోసం అనేక ఓపెన్-సోర్స్ సాధనాలు అందుబాటులోకి వచ్చాయి. ఈ విభాగం మూడు ముఖ్యమైన సాధనాలను వివరిస్తుంది: ఒల్లామా, ఓపెన్ WebUI మరియు LM స్టూడియో, ప్రతి ఒక్కటి వ్యక్తిగత పరికరాలలో లామా 3 యొక్క సామర్థ్యాలను పెంచడానికి ప్రత్యేక లక్షణాలను అందిస్తోంది.

ఒల్లమా: Mac, Linux మరియు Windows కోసం అందుబాటులో ఉంది, ఒల్లమా వ్యక్తిగత కంప్యూటర్‌లలో లామా 3 మరియు ఇతర పెద్ద భాషా నమూనాల ఆపరేషన్‌ను సులభతరం చేస్తుంది, తక్కువ పటిష్టమైన హార్డ్‌వేర్‌తో కూడా. ఇది సులభమైన మోడల్ నిర్వహణ కోసం ప్యాకేజీ మేనేజర్‌ని కలిగి ఉంటుంది మరియు మోడల్‌లను డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల అంతటా ఆదేశాలకు మద్దతు ఇస్తుంది.

డాకర్‌తో WebUIని తెరవండి: ఈ సాధనం యూజర్ ఫ్రెండ్లీని అందిస్తుంది, డాకర్Mac, Linux మరియు Windowsతో అనుకూలమైన ఇంటర్ఫేస్. ఇది Ollama రిజిస్ట్రీ నుండి మోడల్‌లతో సజావుగా అనుసంధానించబడుతుంది, వినియోగదారులు స్థానిక వెబ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లో లామా 3 వంటి మోడళ్లను అమలు చేయడానికి మరియు పరస్పర చర్య చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

LM స్టూడియో: Mac, Linux మరియు Windowsలో వినియోగదారులను లక్ష్యంగా చేసుకోవడం, LM స్టూడియో మోడల్‌ల శ్రేణికి మద్దతు ఇస్తుంది మరియు llama.cpp ప్రాజెక్ట్‌లో నిర్మించబడింది. ఇది చాట్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది మరియు లామా 3 8B ఇన్‌స్ట్రక్ట్ మోడల్‌తో సహా వివిధ మోడళ్లతో ప్రత్యక్ష పరస్పర చర్యను సులభతరం చేస్తుంది.

ఈ సాధనాలు వినియోగదారులు తమ వ్యక్తిగత పరికరాలలో లామా 3ని సమర్ధవంతంగా ఉపయోగించగలరని నిర్ధారిస్తాయి, సాంకేతిక నైపుణ్యాలు మరియు అవసరాల శ్రేణికి అనుగుణంగా ఉంటాయి. ప్రతి ప్లాట్‌ఫారమ్ సెటప్ మరియు మోడల్ ఇంటరాక్షన్ కోసం దశల వారీ ప్రక్రియలను అందిస్తుంది, డెవలపర్‌లు మరియు ఔత్సాహికులకు అధునాతన AI మరింత అందుబాటులో ఉంటుంది.