Möt Llama 3 - en öppen källkods stor språkmodell (LLM) skapad av Meta som skakar om den generativa AI-marknaden och kan stödja ett brett spektrum av användningsområden. Denna guide utforskar vad det är och hur det kan förändra sättet du arbetar på. 

‍

Världen av generativ artificiell intelligens (AI) förutspås växa under de kommande åren, nå 1,3 biljoner dollar i intäkter före 2032. Med denna boom är det inte konstigt att så många företag tävlar om att bygga den bästa LLM:en.

Meta är inte annorlunda. I april 2025 släppte de Llama 3, en innovativ och kraftfull LLM som sätter nya kvalitetsstandarder för andra konkurrenter. Vad som skiljer denna AI-modell från andra verktyg är att den är öppen källkod och tränad på massiva datamängder.

Men låt oss inte slösa bort mer tid. Dyk ner i den här artikeln för att utforska vad Meta Llama 3 är, dess nyckelfunktioner och användningsfall, och mycket mer. 

Vad är Meta Llama 3?

Llama 3 är Metas senaste LLM designad för flera användningsfall, såsom att svara på frågor på naturligt språk, skriva kod och brainstorma idéer. 

Eftersom den här AI-assistenten är tränad på massiva mängder träningsdata förstår den sammanhanget och svarar som en människa, vilket gör den användbar för att skapa innehåll och tillhandahålla information.

Llama 3, till skillnad från andra Llama-modeller, levereras med förträning och instruktionsfinjustering med 8 miljarder eller 70 miljarder parametrar, vilket gör den idealisk för flera uppgifter, inklusive kodgenerering och summering.  

Denna öppen källkodsmodell är också fritt tillgänglig på Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS och Google Cloud.

Men vad som gör den annorlunda från tidigare versioner? Låt oss upptäcka det. 

Hur skiljer sig Llama 3 från Llama 2?

Vad gör Llama 3 bättre än Llama 2? De borde inte vara så olika, eller hur? 

Nå, för det första har Metas Llama 3 ett 15 biljoners-token-dataset (vilket möjliggör mer effektiv språkkodning och bättre prestanda), vilket är 7x gånger större än tidigare modeller.

Med Llama 3:s tokenizer som stöder 128 000 tokens, gör det den mer kapabel än andra versioner av Llama och erbjuder oöverträffad noggrannhet, resonemang och tillförlitlighet. 

Dessutom, enligt Meta, inkluderade de 4x så mycket kod och täckte 30 språk. De lade också till Code Shield, en skyddsräcke som fångar eventuell felaktig kod som Llama 3 kan generera. 

Slutligen, även om Llama 3 har samma transformerarkitektur som Llama 2, är den bättre och effektivare än äldre generationer. 

Här är vad en Reddit-användare har att säga om det: 

“Även bara från den begränsade testning som var möjlig fram till nu är det redan klart att 70B-modellen är den bästa öppen källkodsmodellen för närvarande. Det har redan sagts att andra modellstorlekar och större kontextfönster kommer att följa. 

Men om Llama 3 är så bra på det den gör, vad är dess nyckelfunktioner? 

Det är inget problem; vi kan utforska det här ämnet i följande avsnitt. 

Vilka är Llama 3:s nyckelfunktioner?

Det måste finnas något med Llama 3 som lockar så många människor. Till slut överträffar Llama 3 andra konkurrenter som Claude 3 eller ChatGPT med en genomsnitt på 15% över olika AI-tester. Men vad ger Llama 3 fördelen?

Låt oss titta på dess nyckelfunktioner; de kan ge oss svaret vi söker: 

• Paramemodeller: Meta erbjuder tvåparamodeller, som Llama 3 70b och 8b. Överträffande Llama 2 på detta område, förstärker denna nästa generations LLM effektiviteten, förbättrar kodgenerering och optimerar modellprestanda för verkliga scenarier. 
• Träningsdata: För att göra Llama 3 bäst, tränade Meta den på stora, högkvalitativa dataset. Genom att samla över 15T-token från offentliga källor är Llama 3 förberedd för många flerspråkiga användningsfall. Meta skapade filtreringspipelines, t.ex. NSFW och heuristiska filter, kvalitetsklassificerare och semantisk deduplicering. 
• Modellarkitekturer: Llama 3 behåller sin dekoder-endast transformerarkitektur men den kommer med flera uppgraderingar. För det första koder Llama 3 språket mer effektivt, vilket förbättrar sin prestanda avsevärt. För det andra har Llama integrerat Grouped Query Attention (GQA) i båda paramodellerna, vilket ökar inferenseffektiviteten. 
• Post-träningskalibrering: Meta utvecklade detaljerade skalningslagar som tillät det att förutsäga prestandan hos Llama 3 på nyckeluppgifter, som kodgenerering utvärderat på HumanEval Benchmark. Dessutom utvecklade Meta en avancerad träningsstack som automatiserar felhantering och maximerar GPU-upptid. 
• Instruktionsfinjustering: Metas nya tillvägagångssätt för postträning är en blandning av avvisning av urval, proximal policyoptimering (PPO) och direkt preferensoptimering (DPO). Denna kombination förbättrar kvaliteten på uppmaningarna och Llama 3:s prestanda. 

Tja, det var en virvel av information. Känn dig fri att läsa igen om du känner att något inte är klart. 😉

Om du är redo att gå vidare, låt oss diskutera Llama 3:s huvudsakliga användningsområden. 

Vilka är de Huvudsakliga Användningsområdena för Llama 3?

Från början av artikeln har du förmodligen frågat dig själv, “Vad är Llama 3 faktiskt bra på?” Detta är vad denna sektion kommer att försöka svara på. 

Så här är de vanligaste användningsområdena för Llama 3: 

• Chattbots: Eftersom Llama 3 har en djup språkförståelse kan du använda den för att automatisera kundtjänst. Som ett resultat frigör du dina agenters tid så att de kan fokusera på att förbättra relationer med kunder. Dina kunder kommer också känna sig mer engagerade med ditt varumärke.
• Innehållsskapande: Genom att använda Llama 3 kan du generera olika typer av innehåll, från artiklar och rapporter till bloggar och till och med berättelser. På det här sättet strömlinjeformar du innehållsskapandeprocessen och producerar fler stycken snabbare. 
• E-postkommunikation: När du är fast och inte kan hitta de rätta orden kan Llama 3 hjälpa dig med att skriva dina e-postmeddelanden och formulera rätt svar varje gång. På detta sätt bibehåller du en konsekvent varumärkestond över alla kommunikationskanaler. 
• Dataanalysrapporter: Om du någonsin behöver se hur ditt företag presterar kan Llama 3 sammanfatta dina resultat (samt dina långa dokument) och generera visuellt tilltalande rapporter med data så att du kan fatta mer informerade beslut. 
• Kodgenerering: Vi har nämnt detta flera gånger i artikeln, och det är en av Llama 3:s huvudsakliga användningsområden. Som ett resultat kan utvecklare generera kodsnuttar och identifiera buggar. Men Llama 3 erbjuder också programmeringsrekommendationer för att förbättra processen. 

Det handlar allt om Llamas användningsområden.

Framåt, låt oss prata om dess säkerhetsekosystem.

Vad är Llama 3:s säkerhetsekosystem?

Llama 3 hanterar känsliga data, så det är självklart att Meta fokuserade på att genomföra robusta säkerhetsåtgärder för att hålla dessa data säkra i denna instabila cybervärld.

Här är vad Llama 3-ekosystemet använder för att göra det säkrare att använda:

• Llama Code Shield - I korthet utesluter Code Shield den osäkra koden som Llama genererar för att se till att den inte inkluderas i det slutliga produkten. I grund och botten klassificerar och filtrerar den osäker kod. 
• Llama Guard 2 - Denna säkerhetsåtgärd fokuserar på att analysera din text, inklusive uppmaningar och svar, och markera den som "säker" eller "osäker" med MLCommons AI Safety Taxonomy-standarder. Vad som gör en text osäker är beskrivningar som innehåller diskriminering, hatretorik eller våld.  
• CyberSec Eval 2 - Syftet med CyberSec Eval 2 är att mäta hur säker LLM är genom att använda funktionaliteter som offensiva cybersäkerhetsmöjligheter, mottaglighet för bedömning av inmatningsinjektioner och missbruk av dess kodtolk. 
• torchtune - Metas Llama 3 använder ett PyTorch-nativt bibliotek för att skriva och experimentera med LLM:er. Varför? Eftersom det erbjuder minneseffektiva träningsrecept för finjustering. 

Vi är klara med teorisektionen av denna artikel. Nu, låt oss bli praktiska och lära oss hur man använder Llama 3 med Meta AI.

Hur kan du använda Llama 3?

Du vill använda och komma åt Llama 3, men du vet inte var du ska börja. Ska du klappa den eller ge den mat? Nej - du behöver bara starta Meta AI-appen på Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram eller webben.

Den fungerar som ChatGPT, vilket innebär att du kommer ha en avsedd sektion där du kan fråga Meta AI vad som helst.

Det tråkiga är att den bara är tillgänglig i ett fåtal länder just nu, såsom:

• USA
• Australien
• Kanada
• Ghana
• Jamaica
• Malawi
• Nya Zeeland
• Nigeria
• Pakistan
• Singapore
• Sydafrika
• Uganda
• Zambia
• Zimbabwe

Så om du inte är i något av dessa länder kan du få detta olyckliga meddelande: 

Men, oroa dig inte — Meta lovar att lägga till fler länder på sin lista, då de precis har börjat denna resa. Så håll dig uppdaterad för när Llama 3 kommer att finnas tillgänglig i ditt område. 

För de som har tillgång till det, allt du behöver göra är att besöka llama.meta.com och klicka på Prova Meta AI i det övre högra hörnet. 

En ny flik kommer att öppnas med Llama 3:s instrumentpanel där du kan skriva in din input i inmatningsrutan. 

Liknande ChatGPT, detta verktyg kommer att generera den nödvändiga texten baserat på din input.

Du kan också använda Llama 3 via andra plattformar, som Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs, eller lokalt. 

Dags för dig!

Meta har massor att bjuda på för Llama 3, inklusive att experimentera med multimodalitet och utveckla sin största modell hittills (över 400 miljarder parametrar). 

Men vet du vem som också har potential att förändra sättet du arbetar på? Guru!  

Guru!

Det är en företags-AI-söksida, intranät och wiki-plattform som förbättrar ditt teams produktivitet. Kort sagt kan du söka allt, från chattar till appar till företagskunskap, och få snabba svar på alla frågor. 

Allt utan att byta appar. 

Prova Guru nu för att upptäcka mer. 

‍

‍

‍