जानिए लामा 3 को — एक ओपन-सोर्स बड़ा भाषा मॉडल (LLM), जिसे मेटा ने बनाया है, जो जेनरेटिव AI बाजार को हिला कर रखता है और विभिन्न उपयोग मामलों का समर्थन कर सकता है। यह गाइड जांचता है कि यह क्या है और यह आपके काम करने के तरीके को कैसे बदल सकता है।

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जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का विश्व आने वाले वर्षों में विकासित होने का पूर्वानुमान किया जाता है, 2032 तक 1.3 ट्रिलियन डॉलर की राजस्व को प्राप्त करने के लिए। इस बढ़त के साथ, इतनी कम्पनियाँ हैं जो सबसे अच्छी LLM बनाने में प्रतिस्पर्धा कर रही हैं।

मेटा में कोई विशेषता नहीं है। अप्रैल 2025 में, यह ल्लामा 3 का विम्सारण हुआ, एक नवाचारी और प्रबल एलएलएम जो उन अन्य प्रतियोगियों के लिए नए गुणस्तर स्थापित करता है। जो इस AI मॉडल को अन्य उपकरणों से अलग करता है, वह यह है कि यह ओपन सोर्स है और विशाल संद का प्रशिक्षित है।

लेकिन अब और समय नष्ट न करें। इस लेख में समाहित होने के लिए Meta Llama 3 क्या है, इसकी मुख्य विशेषताएँ और उपयोग केस, और बहुत कुछ और जानें।

मेटा लामा 3 क्या है?

लामा 3 मेटा एआई का नवीनतम LLM है जो प्राकृतिक भाषा में सवालों का जवाब देने, कोड लिखने, और विचारों के तयार करने जैसे कई उपयोग मामलों के लिए डिज़ाइन किया गया है।

इस AI सहायक को भारी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, इसे संदर्भ समझता है और एक मानव की तरह प्रतिक्रिया देता है, जिससे यह सामग्री और जानकारी प्रदान करने के लिए उपयोगी है।

लामा 3, अन्य लामा मॉडलों की भांति, प्रीट्रेनिंग और निर्देश फाइन-ट्यूनिंग के साथ आता है जिसमें 8 बिलियन या 70 बिलियन पैरामीटर हैं, जो इसे कोड जेनरेशन और सारांश जैसे बहुत से कार्यों के लिए आदर्श बनाता है।

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

लेकिन पिछली संस्करणों से इसे अलग क्या बनाता है? चलिए देखते हैं।

लामा 3 लामा 2 से कैसे भिन्न है?

लामा 3 को लामा 2 से बेहतर क्या बनाता है? वे ऐसे अलग नहीं होने चाहिए, सही? 

वैसे, पहले एसए एस लामा 3 के पास 15 ट्रिलियन–टोकन डेटासेट (जो अधिक कुशल भाषा संकोड़न और अधिक उत्कृष्ट प्रदर्शन को संभव बनाता है), जो पिछले मॉडलों से 7 गुणा अधिक है।

लामा 3 के टोकनाइज़र को 128,000 टोकन का समर्थन करने के साथ, यह लामा के अन्य संस्करणों से अधिक सक्षम बना देता है, प्रदर्शन, तर्क, और विश्वसनीयता में अनपेक्षित सटीकता प्रदान करता है।

इसके साथ, मेटा के अनुसार, उन्होंने 4 गुणा ज्यादा कोड शामिल किया और 30 भाषाएँ शामिल की हैं। उन्होंने भी कोड शील्ड जोड़ा, जो किसी भी गलत कोड लामा 3 द्वारा उत्पन्न हो सकता है को पकड़ता है। 

संक्षेप में, जबकि लामा 3 के पास लामा 2 के समान ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर है, वह पुरानी पीढ़ियों से बेहतर और अधिक कुशल है।

यहाँ किसी रेडिट उपयोक्ता का क्या कहना है।

"हाल ही में जितने भी सीमित परीक्षण किए गए थे, यह पहले ही स्पष्ट है कि 70B मॉडल सबसे सर्वोत्तम ओपन-सोर्स मॉडल है वर्तमान में। कहा गया है कि अन्य मॉडल आकार और अधिक संदर्भ विंडो आएंगी।" 

लेकिन अगर लामा 3 यह करने में इतना अच्छा है, तो यह किन्हे की प्रमुख सुविधाएँ हैं? 

कोई समस्या नहीं; हम इस विषय को आगे के अध्याय में खोजने के लिए थोड़ा समय लेते हैं। 

लल्लमा 3 के प्रमुख सुविधाएं क्या हैं?

लल्लमा 3 के बारे में कुछ विशेष क्या होगा? लल्लमा 3 ने चार्टजीपीटी, क्लौडे 3 या चैटजीपीटी चार्ट की तुलना में औसतन 10 प्रतिशत से 10 प्रतिशत अधिक प्रदर्शन करता है。 लल्लमा 3 को क्या लाभ हैं?

उनकी मुख्य कार्यात्मकताओं पर एक नज़र डालें; यही हमें हमारे ज्ञान के साथ उपभोक्ताओं से जुड़ने में मदद कर सकता है: 

• परामीटर मॉडल: मेटा दो-परामीटर मॉडल पेश करता है, जैसे कि लल्लमा 3 70 बी और 8 बी लल्लमा 2 की तुलना में इस क्षेत्र में लल्लमा 3 ने प्रदर्शन में सुधार किया है, जिससे यह स्वचालन की क्षमता बढ़ गई है, कोड उत्पादन में सुधार हुआ है और वास्तविक दुनिया की स्थितियों के लिए मॉडल प्रदर्शन को अनुकूलित किया गया है 
• प्रशिक्षण डेटासेट: लल्लमा 3 को सबसे अच्छा बनाने के लिए मेटा ने इस पर बड़े, उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट पर प्रशिक्षण किया है लल्लमा 3 ने अपने लिए 15T टोकन संग्रहीत किए हैं, जिससे यह एक बहुमुखी उपयोग के लिए तैयार हो गया है मेटा ने एनएसएफडब्ल्यू (NSFW) और हीलिस्ट्रिक फिल्टर्स, क्वालिटी क्लासिफायर्स और सेमेंटिक डुप्लिकेशन के लिए फिल्टरिंग पाइपलाइन बनाए हैं 
• मॉडल आर्किटेक्चर: लल्लमा 3 ने डिकोडर-ओनली ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर को बनाए रखा है लेकिन इसमें कई अपग्रेड हैं पहले, लल्लमा 3 इसमें भाषा को अधिक कुशलता से कोड करता है, जिससे इसका प्रदर्शन प्रभावी ढंग से सुधरता है दूसरे, लल्लमा ने दोनों परामीटर मॉडलों में ग्रुप्ड क्वेरी एटेंशन (GQA) को शामिल किया है, जिससे इन्फरेंस एफिशिएंसी में वृद्धि हो रही है 
• पोस्ट-ट्रेनिंग स्केलिंग: मेटा ने विस्तृत स्केलिंग कानून बनाए हैं जिससे यह चार्टजीपीटी, कोड उत्पादन (ह्युमेनेएवेल चार्ट) आदि के मुख्य कार्यों पर लल्लमा 3 के प्रदर्शन का अनुमान लगा सकता है साथ ही, मेटा ने एक उन्नत प्रशिक्षण स्टैक विकसित किया है जो त्रुटि प्रबंधन को ऑटोमेट किया गया है और जीपीयू डाउनटाइम को अधिकतम किया गया है 
• निर्देश विशिष्टोन: मेटा का पोस्ट ट्रेनिंग मिश्रण एक भयंकर संस्था विकल्पों, प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (PPO) और सीधी पसंद ऑप्टिमाइजेशन (DPO) के मिश्रण में वृद्धि करता है यह संयोजन प्रॉम्प्ट के गुणवत्ता और लल्लमा 3 के प्रदर्शन में सुधार करता है 

तो यह व्यापक प्रशिक्षण के बारे में बहुत कुछ था अगर कुछ समझ नहीं आया तो फिर आपको पुनः पढ़ने में कोई आपत्ति नहीं है! 😉

अगर तैयार हैं तो हम लल्लमा 3 के मुख्य उपयोग के संदर्भ से आगे बढ़ेंगे

लल्लमा 3 के प्रमुख उपयोग कौन से हैं?

अर्थात आप आरंभिक खंड में भी विचार कर रहे होंगे, “लल्लमा 3 में कुछ क्या विशेष है? “ यही लल्लमा 3 के अध्याय में जाने का उद्देश्य है: लल्लमा 3 के विशेष उपयोगों को समझने के लिए, जिनमें लल्लमा 3 क्या अच्छा साबित हो सकता है। 

तो यह लल्लमा 3 के सबसे व्यापक उपयोगिताओं पर नज़र डालना कि लल्लमा 3 अच्छा है: 

• चैटबोट्स: लल्लमा 3 का प्रगाढ़ भाषा समझ को है, जिसका उपयोग आप उपभोक्ता और सेवा साथी के बीच परस्पर संबंधों में सुधार करने के लिए कर सकते हैं जिससे आप अपने एजेंटों का समय यह समझ रहे हैं, छूट के हिसाब से कर्मचारी समय पर असफल कर सकते हैं, हो सकता है रिश्तों में सुधार और कर सकते हो कि कस्टमर आपके ब्रांड से अधिक जुड़ जाएंगे अगर कुछ समझ गया तो आप लल्लमा 3 का एक और उपयोग निम्नानुसार देख सकती हैं.
• सामग्री सृजन: लामा 3 का उपयोग करके आप विभिन्न प्रकार की सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं, जैसे लेख और रिपोर्ट्स से लेकर ब्लॉग और कहानियों तक। इस तरह, आप सामग्री निर्माण प्रक्रिया को सरल और अधिक त्वरित बना सकते हैं। 
• ईमेल संचार: जब आप अविश्वास कर रहें हैं और सही शब्द नहीं मिल रहे हैं, तब लामा 3 आपको अपने ईमेल रचना में सहायता कर सकता है और हर बार सही प्रतिक्रिया तैयार करने में मदद कर सकता है। इस तरह, आप सभी संचार चैनलों पर एक स्थिर ब्रांड टोन बनाए रखते हैं। 
• डेटा विश्लेषण रिपोर्ट्स: अगर कभी आपको देखने की आवश्यकता हो कि आपका व्यापार कैसे काम कर रहा है, तो लामा 3 आपकी खोजों को सारांशित (साथ ही आपके लंबे दस्तावेज़ों) और डेटा के साथ रुचाने वाली रिपोर्ट उत्पन्न कर सकता है, ताकि आप अधिक सूचित निर्णय ले सकें। 
• कोड जेनरेशन: हमने इसे पूरे लेख के दौरान कई बार उठाया है और यह लामा 3 के मुख्य उपयोग केसों में से एक है। नतीजतन, डेवेलपर्स को कोड स्निपेट उत्पन्न करने और बग्स की पहचान करने में मदद मिलती है। लेकिन लामा 3 भी प्रोग्रामिंग सिफारिशें प्रदान करने के लिए पेश करता है ताकि प्रक्रिया को बेहतर बनाया जा सके। 

यह लामा के उपयोग मामलों के बारे में है। 

आगे बढ़ने पर, चलो इसकी सुरक्षा पारिस्थितिकी के बारे में चर्चा करते हैं। 

लामा 3 की सुरक्षा पारिस्थितिकी क्या है?

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

यह रह लामा 3 पारिस्थितिकी प्रणाली के सुरक्षा परिप्रेक्ष्य में जो कि इसे उपयोग करने के बनाने के लिए सुरक्षित बनाते है।‍‍  

• लामा कोड शील्ड – संक्षेप में, कोड शील्ड उन सुरक्षित नहीं कोड को बाहर करता है जो लामा उत्पन्न करता है, यह सुनिश्चित करता है कि यह अंतिम उत्पाद में शामिल नहीं है। बनाए और असुरक्षित कोड को अलग करता है। 
• लामा गार्ड 2 – यह सुरक्षा मापदंडों का मशीन शिक्षा सुरक्षा-मानक की मापदंडित करने पर ध्यान केंद्रित सुरक्षा उपाय पर ध्यान केंद्रित है जो आपके पाठ, सहारा और प्रतिक्रियाओं को ऐसे विवरण जो भेदभाव, नफरत स्पीच, या हिंसा शामिल करते हैं, उसे असुरक्षित टेक्स्ट बनाता है।  
• साइबरसेक विश्लेषण 2 - CyberSec Eval 2 का उद्देश्य एलएलएम को कितनी सुरक्षित बनाना है, जैसे ऑफेंसिव साइबरसिक्यूरिटी क्षमताओं, त्वरित प्रवेश मूल्यांकन के प्रति संवेदनशीलता, और उसके कोड अंतर्व्याख्यापक का दुरुपयोग करके। 
• तॉर्चट्यून - मेटा की लाम्बा 3 एलएलएम के लिए एक पाईटॉर्च-स्वभाविक पुस्तकालय का उपयोग करती है। क्यों? क्योंकि यह मेमोरी-कुशल प्रशिक्षण विधियाँ पेश करता है जिसे अच्छे से समान्य होने के लिए समायोजित किया गया है। 

हम इस लेख के सिद्धांत खंड के साथ समाप्त हो गए हैं। अब, आइए अभ्यासात्मक होकर सीखें कि मेटा एआई का उपयोग कैसे करें। 

आप लाम्बा 3 का इस्तेमाल कैसे कर सकते हैं?

आप लाम्बा 3 का इस्तेमाल करना चाहते हैं लेकिन आप नहीं जानते कि शुरू कहां से करें। क्या आप इसे स्पर्श करते हैं या खाना देते हैं? नहीं - बस आपको मेटा एआई एप्लिकेशन को फेसबुक, मैसेंजर, व्हाट्सएप, इंस्टाग्राम, या वेब पर खोलने की आवश्यकता है। 

यह चैटजीपीटी जैसा काम करता है, जिसका मतलब है कि आपके पास कुछ होगा जहां आप मेटा एआई को कुछ भी पूछ सकते हैं। 

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

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

तो, अगर आप इन देशों में से किसी में नहीं हैं, तो आपको शायद यह दुर्भाग्यपूर्ण संदेश मिलेगा:

हालांकि, चिंता न करें — मीटा वादा करता है कि वे अपनी सूची में अधिक देश जोड़ेंगे, क्योंकि वे इस यात्रा पर केवल शुरू हो रहे हैं। तो अपनी क्षेत्र में अनुपलब्ध होने की जानकारी के लिए Llama 3 उपलब्ध होने के बारे में देखें।

जिनके पास इसका उपयोग करने की अनुमति है, उन्हें बस llama.meta.com पर जाना है और ऊपर सही कोने में क्लिक करना है Try Meta AI । 

ल्लामा 3 के डैशबोर्ड के साथ एक नया टैब खुलेगा जहां आप प्रॉम्प्ट बॉक्स में अपना इनपुट टाइप कर सकते हैं।

चैटजीपीटी के समान, यह टूल आपके प्रॉम्प्ट के आधार पर आवश्यक पाठ उत्पन्न करेगा।

आप इसका उपयोग अन्य प्लेटफॉर्मों के माध्यम से भी कर सकते हैं, जैसे Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs, या स्थानीय रूप से।

आपकी ओर जाएं!

मीटा 3 के लिए बहुत कुछ है, जिसमें मल्टीमोडालिटी के साथ खेलना और अबतक उसकी सबसे बड़ी मॉडल का विकास करना शामिल है (400 एबी पैरामीटर से अधिक)।

लेकिन क्या आप जानते हैं कि कौन और है जो आपके काम करने के तरीके बदलने की संभावना रखते हैं? गुरु! 

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अब गुरु को ट्राई करें और अधिक जानें। 

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