Last Updated on szeptember 30, 2024 12:20 du. by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on szeptember 30, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs
Meta Llama 3.2: Az MI csorda multimodális területre lépett – Fő Pontok:
- A Meta bemutatja a Llama 3.2-t, a szöveget és képeket egyaránt feldolgozó multimodális AI modellek gyűjteményét
- A modellek 1B-től 90B paraméterig terjednek, alkalmasak az eszközön belüli és a felhőalapú telepítésre is
- A nyílt forráskódú kiadás célja az AI technológia demokratizálása különböző platformokon
Úttörő ugrás a multimodalitás felé
A Meta bemutatta a Llama 3.2-t, a multimodális nagy nyelvi modellek (LLM ) élvonalbeli gyűjteményét, amely szöveges és vizuális bemeneteket egyaránt képes feldolgozni. Ez az úttörő kiadás a Meta belépését jelenti a multimodális mesterséges intelligencia területére, és a sokoldalú és intelligens alkalmazások új korszakát nyitja meg, amelyek képesek megérteni és következtetni a különböző adatmódalitások között.
A Llama 3.2 a Meta törekvését képviseli a nyílt és hozzáférhető mesterséges intelligencia technológiák terén. Elődje, a Llama 3.1 sikerére építve, amely hatalmas, 405 milliárd paraméteres modelljével keltett hullámokat, a Llama 3.2 egy sor kisebb és hatékonyabb modellt vezet be, amelyeket a szélső és mobil eszközökön való alkalmazásra szabtak.
Csökkentés a méretezhetőség érdekében
Míg a Llama 3.1 modell puszta mérete és számítási igénye korlátozta a hozzáférhetőségét, a Llama 3.2 célja a mesterséges intelligencia demokratizálása azáltal, hogy olyan modelleket kínál, amelyek erőforrás-korlátozott környezetekben is futtathatók. Ez a stratégiai lépés elismeri a készülékeken elérhető AI-képességek iránti növekvő igényt, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy személyre szabott, az adatvédelmet megőrző alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek a generatív AI erejét a felhőalapú számítástechnikai erőforrások nélkül használják ki.
A Llama 3.2 csorda: A képességek sokfélesége
“A Llama 3.2 nagyméretű nyelvi modellek (LLM) előképzett és finomhangolt gyűjteménye 1B és 3B méretben, amelyek csak többnyelvű szöveget tartalmaznak, valamint 11B és 90B méretben, amelyek szöveges és képi bemenetet is fogadnak, és szöveget adnak ki.”
Meta kijelentette.
A Llama 3.2 modellek változatos választékát tartalmazza, amelyek mindegyike speciális felhasználási esetekre és telepítési forgatókönyvekre van szabva:
Könnyű, csak szöveges modellek (1B és 3B)
A könnyű 1B és 3B modelleket az eszközön történő hatékony telepítéshez tervezték, támogatva a többnyelvű szöveggenerálást és az eszközhívási képességeket. Ezek a modellek lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy rendkívül érzékeny és az adatvédelemre odafigyelő alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek képesek az üzenetek összegzésére, a cselekvési elemek kivonására, valamint a helyi eszközök, például naptárak és emlékeztetők felhasználására anélkül, hogy felhőszolgáltatásokra támaszkodnának.
Multimodális látásmodellek (11B és 90B)
A nagyobb 11B és 90B modellek úttörő multimodális képességeket vezetnek be, lehetővé téve számukra a szöveges és képi bemenetek feldolgozását. Ezek a modellek olyan feladatokban jeleskednek, mint a dokumentumszintű megértés, beleértve a diagramok és grafikonok értelmezését, a képek feliratozását, valamint a vizuális alapozás biztosítását azáltal, hogy természetes nyelvi leírások alapján pontosan meghatározzák az objektumokat.
A teljesítmény és a hatékonyság növelése
A Meta számos fejlett technikát alkalmazott a Llama 3.2 modellek teljesítményének és hatékonyságának optimalizálására. A metszési és desztillációs módszereket olyan kisebb modellek létrehozására használták, amelyek megtartják nagyobb társaik tudását és képességeit, míg a tudás desztillációját a könnyített modellek teljesítményének növelésére alkalmazták.
A Meta által végzett átfogó értékelések azt mutatják, hogy a Llama 3.2 modellek versenyképesek az iparág vezető alapmodelljeivel, például a Claude 3 Haiku és a GPT4o-mini modellekkel a képmegértés, a vizuális következtetés és a nyelvi feladatok széles skáláján.
Multimodális potenciál felszabadítása
A multimodális képességek bevezetése a Llama 3.2-ben a lehetőségek világát nyitja meg a fejlesztők és a kutatók előtt egyaránt. Képzeljük el azokat az alkalmazásokat, amelyek képesek megérteni és érvelni komplex vizuális adatok, például pénzügyi jelentések, diagramok vagy építészeti tervrajzok alapján, és mind szöveges, mind vizuális inputok alapján meglátásokat nyújtani és kérdésekre válaszolni.
A kiterjesztett valóság (AR) alkalmazások kihasználhatják a Llama 3.2 multimodális képességeit, hogy valós idejű megértést nyújtsanak a felhasználó környezetéről, lehetővé téve a digitális információk zökkenőmentes integrációját a fizikai világgal. A vizuális keresőmotorok továbbfejleszthetők a képek tartalmuk alapján történő válogatására és kategorizálására, forradalmasítva a vizuális adatokkal való interakciót és azok feltárását.
Felelős innováció: A mesterséges intelligencia hatásának védelme
Mint minden nagy teljesítményű technológia esetében, a Meta is felismeri a felelős innováció fontosságát, és átfogó stratégiát vezetett be a Llama 3.2-vel kapcsolatos bizalmi és biztonsági kockázatok kezelésére. Ez a háromirányú megközelítés célja, hogy lehetővé tegye a fejlesztők számára a hasznos, biztonságos és rugalmas tapasztalatok telepítését, védelmet nyújtson a modellek képességeit kihasználni próbáló ellenséges felhasználókkal szemben, és védelmet nyújtson a szélesebb közösség számára.
A Llama 3.2 átfogó biztonsági finomhangoláson esett át, és a potenciális kockázatok csökkentése érdekében az adatgyűjtés többoldalú megközelítését alkalmazza, beleértve az ember által generált és szintetikus adatokat is. Ezen kívül a Meta bevezette a Llama Guard 3-at, egy olyan speciális biztonsági eszközt, amelyet a Llama 3.2 képmegértési képességeinek támogatására terveztek a szöveges képi beviteli kérések és kimeneti válaszok szűrésével.
A mesterséges intelligencia demokratizálása nyílt forráskóddal
A Meta nyitottság és hozzáférhetőség iránti elkötelezettségével összhangban a Llama 3.2 modellek letölthetők a Llama weboldaláról és a népszerű Hugging Face tárolóból. A Meta továbbá partnerek széles ökoszisztémájával – többek között az AMD, AWS, Databricks, Dell, Google Cloud, Groq, IBM, Intel, Microsoft Azure, NVIDIA, Oracle Cloud és Snowflake – működött együtt, hogy lehetővé tegye a Llama 3.2 zökkenőmentes integrációját és telepítését különböző platformokon és környezetekben.
Llama Stack: Az AI-fejlesztés egyszerűsítése
A Meta felismerve a nagy nyelvi modellekkel rendelkező ágens alkalmazások építésének összetettségét, bevezette a Llama Stacket, egy átfogó eszközláncot, amely egyszerűsíti a fejlesztési folyamatot. A Llama Stack szabványosított felületet biztosít a kanonikus komponensekhez, például a finomhangoláshoz, a szintetikus adatok generálásához és az eszközintegrációhoz, így a fejlesztők testre szabhatják a Llama modelleket, és integrált biztonsági funkciókkal rendelkező ágens alkalmazásokat építhetnek.
A Llama Stack disztribúciók különböző telepítési forgatókönyvekhez állnak rendelkezésre, beleértve az egy csomópontos, helyben, felhőben és eszközön lévő környezeteket, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy a legmegfelelőbb telepítési stratégiát válasszák ki az alkalmazásaikhoz.
Az innováció felgyorsítása az együttműködés révén
A Meta nyílt forráskód és az együttműködés iránti elkötelezettsége elősegítette a partnerek és fejlesztők virágzó ökoszisztémáját. A vállalat szorosan együttműködik olyan iparági vezetőkkel, mint az Accenture, Arm, AWS, Cloudflare, Databricks, Dell, Deloitte, Fireworks.ai, Google Cloud, Groq, Hugging Face, IBM watsonx, Infosys, Intel, Kaggle, Lenovo, LMSYS, MediaTek, Microsoft Azure, NVIDIA, OctoAI, Ollama, Oracle Cloud, PwC, Qualcomm, Sarvam AI, Scale AI, Snowflake, Together AI és a UC Berkeley vLLM Project.
Ez az együttműködésen alapuló megközelítés nemcsak a Llama 3.2 fejlesztését segítette elő, hanem az alkalmazások és felhasználási esetek élénk ökoszisztémáját is elősegítette, bemutatva a nyílt innováció erejét és a mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségeket a pozitív változások előmozdítására különböző területeken.
Leírások
- Nagy nyelvi modellek (LLM): Fejlett mesterséges intelligencia rendszerek, amelyeket hatalmas mennyiségű szöveges adaton képeztek ki, hogy megértsék és generálják az emberhez hasonló nyelvet.
- Multimodális mesterséges intelligencia: Olyan mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek képesek egyszerre többféle bemeneti adat, például szöveg és kép feldolgozására és megértésére.
- Edge computing: Az adatok feldolgozása az információforrás közelében, gyakran mobileszközökön vagy helyi szervereken, nem pedig a felhőben.
- Finomhangolás: Egy előre betanított mesterséges intelligenciamodell adaptálása speciális feladatok elvégzéséhez vagy speciális adatokkal való munkához.
- Tudásdesztilláció: Egy nagyobb, összetettebb modellből egy kisebb, hatékonyabb modellbe való tudás átvitelének technikája.
Gyakran ismételt kérdések
- Miben különbözik a Meta’s Llama 3.2 a korábbi verziókhoz képest? A Meta’s Llama 3.2 bevezeti a multimodális képességeket, lehetővé téve a szöveg és a képek feldolgozását. Emellett többféle modellméretet kínál, a könnyű 1B paraméteres változatoktól a nagy teljesítményű 90B paraméteres modellekig.
- Használható-e a Meta’s Llama 3.2 mobileszközökön? Igen, a Meta’s Llama 3.2 tartalmaz kisebb modelleket (1B és 3B paraméteres), amelyeket kifejezetten a hatékony eszközön történő telepítéshez terveztek, beleértve a mobileszközöket is.
- Milyen a Meta’s Llama 3.2 teljesítménye más AI modellekhez képest? A Meta értékelései szerint a Llama 3.2 modellek különböző összehasonlító tesztek alapján versenyképesek az iparág vezető alapmodelljeivel, például a Claude 3 Haiku és a GPT4o-mini modellekkel.
- A Meta Llama 3.2 elérhető a fejlesztők számára? Igen, a Meta a Llama 3.2-es modelleket letölthetővé tette a Llama weboldalán és a Hugging Face adattárban, így a fejlesztők hozzáférhetnek a technológiához és megvalósíthatják azt.
- Milyen biztonsági intézkedéseket vezetett be a Meta a Llama 3.2-ben? A Meta a Llama 3.2 esetében kiterjedt biztonsági finomhangolást alkalmazott, mind ember által generált, mind szintetikus adatok felhasználásával. Bevezették a Llama Guard 3-t is, egy olyan biztonsági rendszert, amelyet a szöveges és képi be- és kimenetek szűrésére terveztek.
