متا، از جدیدترین و پیشرفته‌ترین مدل زبان خود به نام Llama 3.1 رونمایی کرد. این نسخه جدید توانایی‌ها و دسترسی به هوش مصنوعی را به شکل چشمگیری بهبود بخشید. با تعهد متا به دسترسی آسان به هوش مصنوعی، زاکربرگ معتقد است که هوش مصنوعی منبع باز می‌تواند به توسعه‌دهندگان، متا، و جوامع به طور کلی کمک کند.
در یک پست وبلاگ جامع با عنوان "هوش مصنوعی منبع باز مسیر رو به جلو است"، زاکربرگ Llama 3.1 را معرفی کرده و چشم انداز خود را برای آینده هوش مصنوعی بیان کرده است. او شباهت توسعه یونیکس به لینوکس را با مسیر فعلی هوش مصنوعی مقایسه کرده و با تأکید بر اهمیت هوش مصنوعی منبع باز، از جمله سفارشی‌سازی، کارایی هزینه، امنیت داده و جلوگیری از قفل شدن فناوری، سخن گفته است.
او معتقد است که توسعه منابع باز نوآوری را تقویت می‌کند، یک اکوسیستم قدرتمند ایجاد می‌کند و به همه دسترسی عادلانه به فناوری هوش مصنوعی را فراهم می‌کند. زاکربرگ همچنین به نگرانی‌های مربوط به ایمنی پاسخ داده و از این نظر دفاع کرده که هوش مصنوعی منبع باز می‌تواند از طریق شفافیت و بررسی دقیق توسط جامعه، ایمن‌تر از مدل‌های بسته مانند GPT OpenAI باشد.
هدف متا از هوش مصنوعی منبع باز، ایجاد بهترین تجربه‌ها و خدمات بدون محدودیت‌های اکوسیستم‌های بسته است. او تشویق به همکاری و پیشرفت مداوم با دعوت از توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها برای ساخت آینده‌ای که همه از هوش مصنوعی بهره‌مند شوند، می‌نماید.
ویژگیهای کلیدی :
متا به تعهد خود به هوش مصنوعی منبع باز ادامه می‌دهد و هدفش دموکراتیک کردن دسترسی و نوآوری است. Llama 3.1 قابلیت‌های پیشرفتهای دارد، از جمله گسترش طول زمینه تا 128K و پشتیبانی از هشت زبان. این مدل AI با نام Llama 3.1 405B، اولین مدل منبع باز AI در سطح مرزی است.
Llama 3.1 405B انعطاف‌پذیری بی‌نظیری دارد و قابلیت‌های پیشرفتهای ارائه می‌دهد که با مدل‌های بسته پیشرو قابل مقایسه است. این مدل امکاناتی مانند تولید داده‌های مصنوعی و تقطیر مدل را فراهم می‌کند.
همچنین، Llama 3.1 با بیش از 25 شریک اصلی، از جمله شرکت‌های بزرگ فناوری مانند AWS، NVIDIA، و Google Cloud همکاری می‌کند و آماده استفاده فوری در پلتفرم‌های مختلف است.
مرورکلی لاما 3.1
قابلیت های به روز
Llama 3.1 405B برای رقابت با بهترین مدل های هوش مصنوعی موجود امروزی طراحی شده است. در دانش عمومی، هدایت پذیری، ریاضیات، استفاده از ابزار و ترجمه چند زبانه برتر است. انتظار می رود این مدل نوآوری را در زمینه هایی مانند تولید داده های مصنوعی و تقطیر مدل ایجاد کند و فرصت های بی سابقه ای را برای رشد و اکتشاف ارائه دهد.
مدل های ارتقا یافته
این نسخه شامل نسخه‌های پیشرفته‌تر مدل‌های 8B و 70B است که اکنون از چندین زبان پشتیبانی می‌کنند و دارای طول زمینه‌های طولانی تا 128K هستند. این پیشرفت‌ها برنامه‌های پیشرفتهای مانند خلاصه‌سازی متن طولانی، عوامل مکالمه چند زبانه و دستیارهای کدنویسی را امکان‌پذیر می‌سازد.
در دسترس بودن منبع باز
متا بر اساس فلسفه منبع باز خود، این مدل ها را برای دانلود در Meta و Hugging Face در دسترس قرار می دهد . توسعه‌دهندگان می‌توانند از این مدل‌ها برای برنامه‌های مختلف، از جمله بهبود مدل‌های دیگر، استفاده کنند و می‌توانند آن‌ها را در محیط‌های متنوع، از داخل محل تا استقرار ابری و محلی اجرا کنند.
مدل و معماری لاما
ارزیابی و تست گسترده
Llama 3.1 در آزمون‌های گسترده بر روی بیش از 150 مجموعه داده معیار در چندین زبان مختلف مورد بررسی قرار گرفت و با مدل‌های پیشرو مانند GPT-4 و Claude 3.5 Sonnet مقایسه شد. نتایج نشان داد که Llama 3.1 در وظایف مختلف رقابتی عملکرد بالایی داشته و در رده‌ی مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی قرار گرفته است.
تکنیک های آموزشی پیشرفته
آموزش مدل 405B از تکنیک‌های پیشرفتهای استفاده کرد. این آموزش شامل پردازش بیش از 15 تریلیون توکن با استفاده از بیش از 16000 پردازنده گرافیکی H100 بود. متا برای آموزش، از تکنیک‌های پیشرفتهای مانند تنظیم دقیق نظارت شده و بهینه‌سازی اولویت مستقیم استفاده کرد تا به داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا و عملکرد برتر دست یابد.
استنتاج کارآمد
برای پشتیبانی از استنباط تولید در مقیاس بزرگ، مدل‌های Llama 3.1 از اعداد 16 بیتی به 8 بیتی کوانتیزه شدند. این کار باعث کاهش نیازهای محاسباتی شده و به مدل اجازه داد به طور موثر بر روی یک گره سرور اجرا شود.
سیستم چت پیشرفته و دقیق
متا بر روی تقویت توانایی مدل برای رعایت دقیق دستورالعمل‌ها و حفظ سطوح بالای ایمنی تمرکز کرد. این شامل انجام چندین مرحله تطابق در بالای مدلی بود که از پیش آموزش‌دیده بوده، با استفاده از تولید داده‌های مصنوعی و تکنیک‌های دقیق پردازش داده برای اطمینان از خروجی‌های با کیفیت بالا در تمامی ویژگی‌ها بود.
LIama System
Llama 3.1 بخشی از یک سیستم گسترده تر است که برای کار با اجزای مختلف از جمله ابزارهای خارجی طراحی شده است. هدف متا ارائه انعطاف‌پذیری به توسعه‌دهندگان برای ایجاد برنامه‌ها و رفتارهای سفارشی است. این نسخه شامل Llama Guard 3 و Prompt Guard برای افزایش امنیت و ایمنی است.
Liama Stack API
متا در حال انتشار یک درخواست برای اظهار نظر در مورد Llama Stack API، یک رابط استاندارد برای تسهیل استفاده از مدل‌های Llama توسط پروژه‌های شخص ثالث است. هدف این ابتکار ساده‌سازی قابلیت همکاری و کاهش موانع برای توسعه‌دهندگان و ارائه‌دهندگان پلتفرم است.
Llama 3.1 405B
Llama 3.1 405B قابلیت های گسترده ای را برای توسعه دهندگان ارائه می دهد، از جمله استنتاج بلادرنگ و دسته ای، تنظیم دقیق نظارت شده، ارزیابی مدل، پیش آموزش مداوم، تولید افزوده بازیابی (RAG)، فراخوانی تابع، و تولید داده های مصنوعی. در روز اول، توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از این ویژگیهای پیشرفته، که توسط شرکای مانند AWS، NVIDIA و Databricks پشتیبانی می‌شوند، شروع به ساخت کنند.
نتیجه گیری
Llama 3.1 نشانگر یک مرحله مهم در پیشرفت هوش مصنوعی منبع باز است که قابلیت‌ها و انعطاف بی‌نظیری را فراهم می‌کند. تعهد متا به دسترسی باز اطمینان می‌دهد که بیشتر افراد از پیشرفتهای هوش مصنوعی بهره‌مند شوند و از نوآوری و فناوری به شکل عادلانه استفاده کنند. با Llama 3.1، امکانات بسیار زیادی برای برنامه‌های کاربردی و تحقیقات جدید وجود دارد و متا منتظر پیشرفتهای پیشگامی است که جامعه با این ابزار قدرتمند به دست می‌آورد.