मिलिए ल्लामा 3 से - एक ओपन-सोर्स बड़ा भाषा मॉडल (लीएलएम) जो मेटा द्वारा बनाया गया है जो प्रेरित ए.आई बाजार को हिलाता है और व्यापक उपयोग मामलों का समर्थन कर सकता है। यह गाइड जाँचता है कि यह क्या है और यह तरीका आपके काम करने के तरीके को कैसे बदल सकता है। 

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जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का विश्व आगामी वर्षों में बढ़ने की भविष्यवाणी की जा रही है, 2032 तक $1.3 ट्रिलियन की राजस्व तक पहुंचने। इस बढ़ोतरी के साथ, इससे बड़हरी कंपनियाँ ऐसे कई श्रेणियां बनाने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहीं हैं जिनके चारों ओर अच्छे एलएलएम बनाने के लिए।

मीटा भी अलग नहीं। अप्रैल 2025 में, इसने लामा 3 को जारी किया, एक नवाचारी और शक्तिशाली एलएलएम जो अन्य प्रतियोगियों के लिए नए गुणवत्ता मानक स्थापित करता है। इस AI मॉडल को अन्य उपकरणों से अलग क्या बनाता है वह यह है कि यह ओपन सोर्स है और इसे व्यापक डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया गया है।

लेकिन आइए और समय बर्बाद न करें। Is लेख में घुसें और देखें कि मेटा लामा 3 क्या है, इसकी कुंजी विशेषताएं और उपयोग मामले, और बहुत कुछ। 

मेटा लामा 3 क्या है?

लामा 3 मेटा एआई का नवीनतम LLM डिज़ाइन है जो कई उपयोग मामलों के लिए है, जैसे कि प्राकृतिक भाषा में सवालों का जवाब देना, कोड लिखना, और विचार देना। 

क्योंकि यह एआई सहायक व्यापक प्रशिक्षण डेटा पर प्रशिक्षित है, इसे संदर्भ समझता है और एक मानव की तरह प्रतिक्रिया करता है, जिससे यह सामग्री बनाने और सूचना प्रदान करने के लिए उपयोगी है।

लामा 3, अन्य लामा मॉडलों की विपरीत पूर्व-प्रशिक्षण और निर्देश ठीक-संवाद संरूपण के साथ 8 अरब या 70 अरब पैरामीटर्स के साथ आता है, जो इसे कोड जेनरेशन और संक्षेप सहित कई कार्यों के लिए आदर्श बनाता है।  

यह ओपन-सोर्स मॉडल भी Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS, और Google Cloud पर मुफ्त में उपलब्ध है।

लेकिन इसे पिछले संस्करणों से अलग क्या बनाता है? चलिए जानते हैं। 

ल्लामा 3 ल्लामा 2 से कैसे भिन्न है?

ल्लामा 3 को ल्लामा 2 से बेहतर क्या बनाता है? वे that अलग नहीं होना चाहिए, सही? 

विस्तृत में, पहले तो मेटा के ल्लामा 3 के पास 15 ट्रिलियन–टोकन डेटासेट (जो भाषा कोडिंग को अधिक प्रभावी भाषा और बेहतर प्रदर्शन करने देता है), जो पिछले मॉडलों से 7 गुणा अधिक बड़ा है।

ल्लामा 3 के टोकनाइजर ने 128,000 टोकन्स का समर्थन किया, इसे ल्लामा के अन्य संस्करणों से अधिक सक्षम बनाता है, जो अद्भुत सटीकता, तर्क, और विश्वसनीयता प्रदान करता है। 

इसके अतिरिक्त, मेटा के अनुसार, उन्होंने 4 गुणा भी कोड जोड़ा और 30 भाषाएँ कवर की। उन्होंने भी कोड शील्ड जोड़ा, जो किसी भी विकल्पी कोड ल्लामा 3 द्वारा उत्पन्न कर सकता है को पकड़ता है। 

निष्कर्ष रूप से, जबकि ल्लामा 3 के पास ल्लामा 2 के समान ट्रांसफॉर्मर वास्तुकला है, यह पुरानी पीढ़ियों से बेहतर और अधिक दक्ष है। 

यहाँ एक रेडिट उपयोगकर्ता के बारे में क्या कहने हैं: 

“जिसे अब तक संभावित थीथ एक सीमित परीक्षण हो चुका है कि 70B मॉडल सर्वोत्तम ओपन-सोर्स मॉडल वर्तमान में कहा गया है कि अन्य मॉडल की आकार और अधिक संदर्भ विंडोज फॉलो करेंगे।” 

लेकिन अगर ल्लामा 3 वह क्या करता है, तो इसकी प्रमुख विशेषताएं क्या हैं? 

कोई समस्या नहीं; हम इस विषय का अन्वेषण कर सकते हैं अगले खण्ड में। 

ल्लामा 3 की कुंजी विशेषताएं क्या हैं?

कुछ ऐसा होना चाहिए जिसके बारे में बहुत से लोग इतने प्रभावित हों। सब कुछ के बाद, दोस्ती 3 किसी और प्रतियोगी जैसे क्लोड 3 या चैटजीपीटी को आई-बेंचमार्क्स के लिए 15% औसत से बेहतर करती है। लेकिन दोस्ती 3 को इस फायदे क्या देता है?

चलिए इसकी मुख्य विशेषताओं पर एक नजर डालते हैं; वे हमें उत्तर प्रदान कर सकती हैं:

• पैरामीटर मॉडल: मेटा दो-पैरामीटर मॉडल, जैसे दोस्ती 3 70बी और 8बी प्रदान करता है। इस क्षेत्र में दोस्ती 2 को ऊपरी हाथ देकर, यह अगली पीढ़ी का एलएलएम दक्षता बढ़ाए, कोड जनरेशन में सुधार करता है, और वास्तविक दृश्यात्मक स्थितियों के लिए मॉडल प्रदर्शन को अनुकूलित करता है। 
• प्रशिक्षण डेटासेट: दोस्ती 3 को सर्वश्रेष्ठ बनाने के लिए, मेटा ने इसे विशाल, उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट पर प्रशिक्षित किया। लोगों के स्रोतों से 15T टोकन का संग्रहण करते हुए, दोस्ती 3 बहुभाषी उपयोग के मामलों के लिए तैयार है। मेटा ने फ़िल्टरिंग पाइपलाइन, जैसे एनएसएफडब्ल्यू और हीयूरिस्टिक फ़िल्टर्स, गुणवत्ता वर्गीकरण, और सांदर्भिक गुणलब्धि बनाई। 
• मॉडल वास्तुकल्पनाएँ: दोस्ती 3 अपनी डैकोडर-केवल ट्रांसफार्मर वास्तुकल्पना को बनाए रखती है, लेकिन इसमें कई अपग्रेड शामिल हैं। पहले, दोस्ती 3 भाषा को अधिक प्रभावी ढंग से एनकोड करती है, जिससे इसकी प्रदर्शन में व्यापक सुधार होता है। दूसरा, दोस्ती ने पैरामीटर मॉडल में समूहित क्वेरी ध्यान (गीक्यूए) को शामिल किया है, जो प्रमाण देने की दक्षता बढ़ाता है। 
• पोस्ट-प्रशिक्षण स्केलिंग: मेटा ने विस्तृत स्थानांतरित कानून विकसित किए, जिन्होंने इसे मानव-मूल्यांकन बेंचमार्क पर मूल्यांकन किए जाने वाले कोड जनरेशन जैसे प्रमुख कार्यों पर दोस्ती 3 के प्रदर्शन की पूर्वानुमान करने की अनुमति दी। साथ ही, मेटा ने एक उन्नत प्रशिक्षण स्टैक विकसित किया जो त्रुटि संभालने को स्वत: हैंडल करता है और जीपीयू समय अपटाइम को अधिकतम करने में सहायता प्रदान करता है। 
• इंस्ट्रक्शन फाइन-ट्यूनिंग: मेटा का पोस्ट-प्रशिक्षण के लिए नया प्रस्ताव एक रिजेक्शन सैम्प्लिंग, प्रॉक्सीमल पॉलिसी अपटिमाइजेशन (पीपीओ), और डायरेक्ट प्राथमिकता अपटिमाइजेशन (डीपीओ) का मिश्रण है। यह संयोजन परंपराओं की गुणवत्ता बढ़ाता है और दोस्ती 3 के प्रदर्शन को सुधारता है। 

ठीक है, यह जानकारी की एक तेज़ रफ्तार हुई। अगर आपको होसके तो इसे फिर से पढ़ें अगर कुछ समझने में कोई क़सर लगती है। 😉

अगर आप आगे बढ़ने के लिए तैयार हैं, तो चलो दोस्ती 3 के मुख्य उपयोग विचार करें।

मुख्य लामा 3 उपयोग मामले क्या हैं?

लेख की शुरुआत से, आपने संभावित होकर अपने आप से पूछा है, “लामा 3 वास्तव में मेहरान?” यह इस खंड से उत्तर देने का प्रयास करेगा। 

तो, यहाँ वास्तव में लामा 3 के लिए सबसे सामान्य उपयोग मामले हैं: 

• चैटबॉट्स: क्योंकि लामा 3 में गहरी भाषा समझ है, इसे ग्राहक सेवा को स्वत: कार्यशील बनाने के लिए आप इसका उपयोग कर सकते हैं। नतीजतन, आप अपने एजेंटों का समय छुड़ाने वाले होते हैं ताकि वे ग्राहकों के साथ संबंधों में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित कर सकें। आपके ग्राहक भी अपने ब्रांड के साथ अधिक जुड़ा हुआ महसूस करेंगे।
• सामग्री निर्माण: लामा 3 का उपयोग करके, आप विभिन्न प्रकार के सामग्रियाँ उत्पन्न कर सकते हैं, जैसे लेख और अहम प्रतिवेदन से लेकर ब्लॉग और कहानियों तक। इस तरह, आप सामग्री निर्माण प्रक्रिया को सार्थक बनाते हैं और अधिक टुकड़े तेजी से निकालते हैं। 
• ईमेल संचार: जब भी आपको खोजने में आसानी नहीं हो और सही शब्द नहीं मिल रहे हों, तो ल्लामा 3 आपकी मदद कर सकता है और हर बार सही प्रतिक्रिया देने में आपकी मदद कर सकता है। इस तरह, आप सभी संचार स्रोतों पर एक स्थिर ब्रांड टोन बनाए रखते हैं। 
• डेटा विश्लेषण रिपोर्ट: यदि कभी आपको देखने की आवश्यकता हो कि आपका व्यापार किस प्रकार से कर रहा है, तो ल्लामा 3 आपके फिंडिंग्स का सारांश दे सकता है (साथ ही आपके लंबे दस्तावेज़ भी) और डेटा के साथ दिखावटी रिपोर्ट्स उत्पन्न कर सकता है, ताकि आप और अधिक सूचित निर्णय ले सकें। 
• कोड निर्माण: हमने इसे लेख के माध्यम से कई बार उद्धृत किया है और यह ल्लामा 3 के प्रमुख उपयोग का एक है। इस परिणाम से, डेवलपर्स को कोड स्निपेट उत्पन्न करने और बीमारियों की पहचान करने में सहायता मिल सकती है। लेकिन ल्लामा 3 भी प्रोग्रामिंग सिफारिशें प्रदान करता है ताकि प्रक्रिया में सुधार किया जा सके। 

यह सभी ल्लामा के उपयोग के मामलों के बारे में है। 

आगे बढ़ते हुए, चलिए इसकी सुरक्षा पारिस्थितिकी के बारे में बात करते हैं। 

ल्लामा 3 की सुरक्षा पारिस्थितिकी क्या है?

ल्लामा 3 संवेदनशील डेटा के साथ खेलता है, इसलिए इस अस्थिर सायबर विश्व में, मेटा ने उसे सुरक्षित रखने के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों को लागू करने पर ध्यान केंद्रित किया है।

यहाँ वह चीज़ है जो ल्लामा 3 प्रयोग करती है ताकि इसका उपयोग सुरक्षित हो:   

• ल्लामा कोड शील्ड - संक्षेप में, कोड शील्ड असुरक्षित कोड को छोड़ता है जिसे ल्लामा उत्पन्न करता है, इसे सुनिश्चित कर रहा है कि यह अंतिम उत्पाद में शामिल नहीं होता। बुनियादी रूप से, यह असुरक्षित कोड कोडित करता है और फ़िल्टर करता है। 
• ल्लामा गार्ड 2 - यह सुरक्षा उपाय आपके पाठ की विश्लेषण करने पर केंद्रित है, सहित प्रोंप्ट्स और प्रतिक्रियाएँ, और इसे “सुरक्षित” या “असुरक्षित” या टेक्स्ट को असुरक्षित बनाने वाले विवरण वहां मौजूद होते हैं जो भेदभाव, नफ़रत भाषण, या हिंसा समाहित करते हैं।  
• साइबर सुरक्षा मूल्यांकन 2 - CyberSec Eval 2 का उद्देश्य है कि लल्म कितना सुरक्षित है, ऑफेंसिव साइबर सुरक्षा क्षमताएँ, प्रोंप्ट इंजेक्शन मूल्यांकन क्षमता, और इसके कोड व्याख्याता के दुरुपयोग जैसे कार्यों का उपयोग कर उपयोग करता है। 
• torchtune – मेटा का ल्लामा 3 एक पायटॉर्च-प्राकृतिक पुस्तकालय का उपयोग करता है लेखन और एलएलएम के साथ प्रयोग करने के लिए। क्यों? क्योंकि यह मेमोरी-कुशल प्रशिक्षण रेसिपीज़ प्रदान करता है फाइन-ट्यूनिंग के लिए। 

इस लेख के सिधांत खंग कर दिए हैं। अब, आइए वास्तविक हों और सीखें कि मेटा एआई का उपयोग कैसे करें ल्लामा 3 से। 

आप ल्लामा 3 का उपयोग कैसे कर सकते हैं?

आप ल्लामा 3 का उपयोग करना चाहते हैं, लेकिन आप नहीं जानते कि कहाँ शुरू करें। क्या आप इसे पालते हैं या खाना देते हैं? नहीं — बस फेसबुक, मैसेंजर, व्हाट्सएप, इंस्टाग्राम, या वेब पर Meta AI ऐप को चालू करने की आवश्यकता होती है।

यह ChatGPT की तरह काम करता है, अर्थात आपके पास एक निर्धारित खंड होगा जहां आप Meta AI से कुछ भी पूछ सकते हैं।

खराब खबर यह है कि अब तक इसकी केवल कुछ देशों में ही उपलब्ध है, जैसे:

• संयुक्त राज्य अमेरिका
• ऑस्ट्रेलिया
• कनाडा
• घाना
• जमैका
• मलावी
• न्यूजीलैंड
• नाइजीरिया
• पाकिस्तान
• सिंगापुर
• दक्षिण अफ्रीका
• युगांडा
• जाम्बिया
• ज़िम्बाब्वे

तो, यदि आप इन देशों में नहीं हैं, तो आपको शायद यह दुर्भाग्यपूर्ण संदेश मिल सकता है:

हालांकि, चिंता मत कीजिए — एक सूत्र में अधिक देशों को भी जोड़ने का वादा करती है। तो अगर आपको पहुंचने का पहुंच है, तो बस llama.meta.com पर जाना है और ऊपर दाईं ओर मेटा AI को प्रयास करने के लिए क्लिक करें।

एक नया टैब खुलेगा जहां आप अपना इनपुट प्रम्पट बॉक्स में टाइप कर सकेंगे। 

ChatGPT की तरह, यह उपकरण आपके प्रम्पट के आधार पर आवश्यक पाठ उत्पन्न करेगा।

आप हगिंग फेस, पर्प्लेक्सिटी एआई, रिप्लीकेट, जीपीटी4ऑल, ओल्लामा, चैटलैब्स, या स्थानीय तरीके से भी Llama 3 का उपयोग कर सकते हैं।

आप भी लामा 3 का उपयोग कई अन्य प्लेटफ़ॉर्मों जैसे हगिंग फेस, पर्प्लेक्सिटी ए.आई., रिप्लिकेट, जीपीटी4ऑल, ओलामा, चैटलैब्स, या स्थानीय रूप से भी कर सकते हैं।

आपके पास!

मेटा लामा 3 के लिए काफी कुछ है, जहां बहुमुखिता के साथ कुछ खिलवाड़ किया जा रहा है और लेटेस्ट मॉडल (400 बी पैरामीटर से अधिक) का विकास किया जा रहा है।

एआई सॉफ़्टवेयर बाजार को क्रांति ला सकता है और अन्य प्रतियोगियों के लिए नए गुणवत्ता मानक निर्धारित कर सकता है। लेकिन जानते हो, कौन और आपके काम करने के तरीके को बदल सकता है? 

गुरु!

यह एक उद्यम एआई खोज, इंट्रानेट, और विकि प्लेटफ़ॉर्म है जो आपकी टीम की उत्पादकता में सुधार करता है। संक्षेप में कहा जाए, आप सब कुछ खोज सकते हैं, चैट्स से ऐप्स तक कंपनी के ज्ञान तक, और सभी प्रश्नों के तुरंत उत्तर प्राप्त कर सकते हैं।

सभी बिना ऐप्स बदले।

Guru अब कोशिश करें और अधिक खोजें। 

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