פגש את Llama 3 - מודל שפה גדול בעל קוד פתוח (LLM) שנוצר על ידי Meta שזוז את שוק הבינה התבססת היוצרת ויוכל לתמוך במגוון רחב של מיקרו. מדריך זה חוקר מה זה וכיצד זה יכול לשנות את הדרך בה אתה עובד.

עולם של בינה מלאכותית מייצרת צפוי לגדול על השנים הקרובות, ניהול כדי להפוך לשוק של $1.3 טריליון על ידי 2032. עם פיצוץ זה, אין פלא שהמון חברות מתחרות לבניית LLM הטוב ביותר.

Meta אינה שונה. באפריל 2025, השיקה Meta את Llama 3, LLM חדשני וכוחות שהגדרות איכות חדשות למתחרים אחרים. מה הדבר שהופך את הדגם הזה של AI לנבדל מכלים אחרים הוא שהוא תואם קוד פתוח ומאומן על סטים עצומים של נתונים.

אבל בואו נחסוך יותר זמן יקר. צלצלו בכתבה זו כדי לחקור מהו Meta Llama 3, תכונותיו המרכזיות והמקרים לשימוש, ועוד & nbsp;

?מהו Meta Llama 3

Llama 3 הוא מהדורת ה-LLM העדכנית ביותר של Meta AI המיועדת למגוון תרחישי שימוש, כגון תגובה לשאלות בשפת טבע, כתיבת קוד ועיצוב רעיונות. & nbsp;

מאחר שעזרת AI זו מאומנת על כמויות עצומות של נתוני הכשרה, היא מבינה את ההקשר ומגיבה כמו חבר, מה שהופך אותה לשימושית ליצירת תוכן ולספק מידע.

Llama 3, לא כמו מודלי Llama אחרים, מגיע עם נדבך קדם אימונים וכיוונים מדויקים עם 8 מיליארד או 70 מיליארד פרמטרים, מה שהופך אותו לאידיאלי למשימות מרובות, כולל יצירת קוד וסיכום.

דגם פתוח זה זמין גם חינם ב-Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS ו-Google Cloud.

אבל מה הופך אותו שונה מגרסאות קודמות? בואו נגלה.

כיצד Llama 3 שונה מ-Llama 2?

מה גורם ל-Llama 3 להיות טובה יותר מ-Llama 2? הן לא צריכות להיות "שונות, נכון? 

בסופו של דבר, במידה ו-Llama 3 מופעלת בקצב הזה של לאומה, מהן התכונות המרכזיות שלה?

עם Llama 3's tokenizer שתומך ב-128,000 טוקנים, זה עשה אותו ליעיל יותר מגרסאות אחרות של Llama, הציע דיוק מוגבר, חשיבון ואמינות. & nbsp;

עוד יותר, לפי Meta, הם כללו 4 פי יותר קוד וכיסו 30 שפות. גם התווסף המגן Code Shield, שתופס כל קוד פושע שייצר Llama 3. 

לסיכום, בעוד ש-Llama 3 מכילה את ארכיטקטורת הטרנספורמר כמו Llama 2, היא טובה ויעילה יותר מגרסאות קודמות. & nbsp;

הנה מה שמשתמע ממשתמש של Reddit על זה: & nbsp;

” כבר בושר כי גדלים דומים של מודל וחלונות קונטקסט גבוהים יבואו. כמובן. ” אבל אם Llama 3 טובה כל כך במה שהיא עושה, מהן התכונות המרכזיות שלה? & nbsp; 

לא בעיה; אנו יכולים לחקור את נושא זה בקטע הבא. & nbsp;

מהן המאפיינים המרכזיים של Llama 3?

מהם התכונות המרכזיות של Llama 3?

חייב להיות משהו ב-Llama 3 שמושך כל כך הרבה אנשים. אחרי הכל, למה 3 עולה על מתחרים אחרים כמו Claude 3 או ChatGPT ב- %15 ממוצע בקרויות AI בממדדים מפתיעים בסיסיים. אבל מה מעניק למה 3 את היתרון?

בואו נסתכל על תכונות המפתח שלו; הן עשויות לספק את התשובה שאנו מחפשים: 

• מודלי פרמטרים: מטא מציע מודלים עם שני פרמטרים, כגון Llama 3 70b ו- 8b. חורגת Llama 2 באזור זה, ה-LLM בדור הבא הזה משפרת את היעילות, משפרת את יצירת הקוד ומיטיבת את ביצועי המודל לסביבות ריאליות. 
• קבוצת נתוני אימון: כדי להפוך את Llama 3 לטובה ביותר, מטא ביצעה אימון על מערכות גדולות ואיכותיות במיוחד. אוספת מעל 15T טוקנים ממקורות ציבוריים, Llama 3 מוכנה למגוון רב של מקרים בשימוש מרובי לשוני. מטא יצרה מסנני צינון, כגון מסנני NSFW ומסנני הוליסטי, מסווגים לאיכות, וכן דופליקציה סמנטית. 
• ארכיטקטורת מודלים: Llama 3 שומרת על ארכיטקטורת הטרנספורמר שלה בלבד, אך היא מגיעה עם מספר שדרוגים. ראשית, Llama 3 מקבלת שפה בצורה יעילה יותר, משפרת באופן משמעותי את ביצועיה. שנית, Llama משלבת אטנשן של שאילתות מקובץ (GQA) בשני מודלי פרמטרים, מה שמגביר את היעילות בהסקה. 
• כולל תהליכי התקפה לאחר אימון: המטא פיתחה חוקים מפורטים שמאפשרים לה לחזות את ביצועי Llama 3 במשימות מרכזיות, כמו יצירת קוד שנבדק על בנצ'מרק איניומאציה אנושית. בנוסף, מטא פיתחה מחסנית הדרכה מתקדמת שאוטומטיתת עיגון בשגיאות ומקסימיזציה תפעול GPU. 
• כיוונון תכנות: השיטה החדשה של מטא לכיוונון לאחר האימון היא תעמולת דחירה, אופטימיזציה של מדיניות קרובה, ואופטימיזציה ישירה להעדפה. השילוב הזה משפר את איכות הקריאות ואת ביצועי Llama 3. 

היה אינפירמציה של מידע סחוף. תרגישו חופשי לקרא שוב אם תרגשו שאימתה לא ברורה. 😉

אם אתה מוכן להמשיך, בוא נדבר על מקרי השימוש העיקריים של Llama 3.

מהם מקרי השימוש העיקריים של Llama 3?

מרגע תחילת המאמר, כנראה ששאלתם לעצמכם, "מה בעצם כוחות Llama 3 הנה מה אשור הקטע הזה לנסות לענות על זה. 

אז, הנה המקרים הכי נפוצים ל-Llama 3: 

• צ'אטבוטים: מאחר שה-Llama 3 מבין שפה מעמיקה, תוכלו להשתמש בו כדי לאוטומטizת שרות לקוחות. כתוצאה מכך, אתם משחררים את הזמן של הסוכנים שלכם כך שהם מתמקדים בשיפור היחסים עם לקוחותיהם. לקוחותיכם גם ירגישו יותר מעורבים עם המותג שלכם.
• יצירת תוכן: על ידי שימוש ב-Llama 3, תוכלו ליצור מגוון סוגי תוכן, החל ממאמרים ודוחות ועד בלוגים ואף סיפורים. בדרך זו, אתם מקלים על תהליכי יצירת התוכן ומפיצים עוד יצירות מהירות יותר. 
• תקשורת דוא"ל: כאשר אתה נתקע ולא מוצא את המילים הנכונות, Llama 3 יכולה לעזור לך בכתיבת הודעות הדוא"ל שלך ובכיוון הנכון בכל פעם. בדרך זו, אתה שומר על טון מותג עקבי בכל ערוצי התקשורת. 
• דווחי ניתוח נתונים: אם אי פעם תצטרך לראות איך העסק שלך מבצע, Llama 3 יכולה לסכם את הממצאים שלך (וגם את המסמכים הארוכים שלך) ולייצר דווחים בעלי מראה מרהיב עם הנתונים, כך שתוכל לקבל החלטות מושכלות יותר. 
• ייצוג קוד: כבר ציינו את זה מספר פעמים במאמר וזהו אחד ממקרי השימוש העיקריים של Llama 3. כתוצאה מכך, מפתחי תוכנה יכולים ליצור קטעי קוד ולזהות באגים. אבל Llama 3 גם מציעה המלצות בתכנות כדי לשפר את התהליך. 

זהו כל מה שצריך לדעת על מקרי השימוש של Llama.

המשך קדימה, בואו נדבר על אקוסיסטם האבטחה שלה.

מהו אקוסיסטם האבטחה של Llama 3?

Llama 3 עוסקת בנתונים רגישים, לכן כמובן שבעולם הסייבר הלא יציב הזה, Meta מבוקשת להטיל מדידות אבטחה חזקות לשמירה על הנתונים האלה בטוחים.

הנה מה שמערכת האבטחה של Llama 3 משתמשת כדי לשפר את השימוש בה:

• Llama Code Shield – למעשה, מגן הקוד של Llama מחליף את הקוד לא בטוח שהמעריץ Llama יוצר, ווודא שהוא לא יתקבל במוצר הסופי. בגדר אופטימותית, זה מחלק ומסנן קוד לא בטוח. 
• Llama Guard 2 – אמצעי הבטחה זה מתמקד בניתוח הטקסט שלך, כולל הפניות ותשובות, ומסמן אותו כ"בטוח" או "לא בטוח" באמצעות תקני MLCommons AI Safety Taxonomy. מה שהופך טקסט לא בטוח הם תיאורים שמכילים אי-שוויון, דיבה, או אלימות.  
• CyberSec Eval 2 – המטרה של CyberSec Eval 2 היא למדוד כמה אבטוח ה-LLM, באמצעות יכולות אבטחת סייבר תוקפות, רגישות לשיפוץ ביקוש, ועיוות במפענח הקוד שלו. 
• torchtune – ה-LLama 3 של Meta משתמשת בספריית ילידית של PyTorch עבור יצירה וניסויים עם LLMs. למה? מכיוון שהיא מציעה מתכוני אימון יעילים מבחינת זיכרון לשיפור. מכיוון שהוא מציע מתכונים לאימון יעילים מבחינת זכרון לפיתור שיפור. 

סיימנו את חלק התיאוריה של מאמר זה. עכשיו, בואו נתחיל להשתמש ב-LLama 3 וללמוד כיצד לעשות זאת על ידי Meta AI.

כיצד ניתן להשתמש ב-LLama 3?

רוצה להשתמש ב-LLama 3 ואינך יודע מאיפה להתחיל. האם ללחוץ עליו או להאכיל אותו? לא – יש לך פשוט להפעיל את אפליקציית Meta AI בפייסבוק, במסרנג'ר, בווטסאפ, באינסטגרם, או באינטרנט.

זה עובד כמו ChatGPT, שפמיה תהיה לך סעיף מיועד שבו תוכל לשאול את Meta AI כל דבר.

החדשות הרעות הן שהשירות זמין כרגע במדינות מועטות כגון:

• ארצות הברית
• אוסטרליה
• קנדה
• גאנה
• ג'מייקה
• מלאווי
• ניו זילנד
• ניגריה
• פקיסטן
• סינגפור
• דרום אפריקה
• אוגנדה
• זמביה
• זימבבואה

אז אם אינך באחת מהמדינות הללו, כדאי שתקבל את הודאה הבלתי ממושכת הזו: 

עם זאת, אל תדאג — מטא מבטיחה להוסיף עוד מדינות לרשימתם, מאחר שהם רק מתחילים במסע זה. אז הישארו מופקעים למועד שבו ישוקם ג'מלה 3 זמין באזורכם. 

למי שיש גישה אליו, הכל שעליכם לעשות הוא לבקר ב-llama.meta.com וללחוץ על נסה Meta AI בפינה הימנית העליונה. 

כרע מסורית יפתח עם לוח המחוות של ג'מלה 3 שבו תוכלו להקליד את קלטכם בתיבת הפרומפט. 

תוכנה דומה ל-ChatGPT, כלי זה יחולל את הטקסט הנחוץ בהתבסס על קלטכם.

בעזרת Llama 3 תוכלו גם להשתמש דרכם בפלטפורמות אחרות, כמו Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs, או מקומית. 

לך! זה הזמן שלך!

מטא משתייך המון לג'מלה 3, כולל מחקר במדרש רב-אמצעי ופיתוח המודל הגדול שלו וברשותו המרת ב-400B פרמטרים מעליו. 

אך יש גם למי אחר, פוטנציאל לשנות את הדרך שבה אתם עובדים? גורו!  

גורו! 

זאת פלטפורמה לחיפוש, אינטרנט וויקי בעקרון שמשפרת את היצרן של צוותך. לראשית שיכולת ניתוח לחפש הכל, משיחות לאפליקגציות לידע חברתי, וקבלת תשובות מהירות לכל שאלה. 

הכל בלי להחליף אפליקציות. 

נסה את גורו כעת כדי לגלות עוד.