Meta tarafından oluşturulan açık kaynaklı büyük bir dil modeli (LLM) olan Llama 3'ü keşfedin, generatif yapay zeka pazarını sallayan ve geniş bir kullanım alanını destekleyebilen. Bu kılavuz, ne olduğunu ve nasıl çalışma şeklinizi değiştirebileceğini araştırıyor. 

‍

Üretken yapay zeka (AI) dünyası önümüzdeki yıllarda büyümeyi sürdürecek, 2032'ye gelindiğinde gelir olarak 1,3 trilyon dolarlık bir pazarı ulaşacak . id="">2032 yılına kadar 1,3 trilyon dolarlık gelire ulaşacak. Bu patlama ile birlikte, bu kadar çok şirketin en iyi LLM'yi inşa etmek için yarıştığı şaşırtıcı değil.

Meta farklı değil. Nisan 2025'te, diğer rakipler için yeni kalite standartları belirleyen yenilikçi ve güçlü Llama 3'ü piyasaya sürdü. Bu AI modelini diğer araçlardan ayıran şey, açık kaynak kodlu olması ve büyük veri setleri üzerinde eğitilmiş olmasıdır.

Ancak artık daha fazla zaman kaybetmeyelim. Bu makaleye dalın ve Meta Llama 3'ün ne olduğunu, temel özelliklerini ve kullanım alanlarını keşfedin ve çok daha fazlasını öğrenin. 

Meta Llama 3 Nedir?

Llama 3, Meta AI'ın doğal dilde sorulara cevap verme, kod yazma ve fikir üretme gibi çeşitli kullanım alanları için tasarlanmış en yeni LLM'idir. 

AI asistanı bu büyük miktarda eğitim verisinde eğitildiği için bağlamı anlar ve insan gibi yanıt verir, bu da içerik oluşturmak ve bilgi sağlamak için kullanışlı hale getirir.

Diğer Llama modellerinden farklı olarak, Llama 3, 8 milyar veya 70 milyar parametreli öntanımlı ve talimat ayarlamalı gelir, bu da kod oluşturma ve özetleme dahil olmak üzere çeşitli görevler için ideal olmasını sağlar.  

Bu açık kaynak modeli aynı zamanda Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS ve Google Cloud üzerinde ücretsiz olarak mevcuttur.

Ancak önceki sürümlerden farklı kılan nedir? Hadi bulalım. 

Llama 3, Llama 2'den nasıl farklıdır?

Llama 3'ü Llama 2'den daha iyi yapan şey nedir? Onlar o kadar farklı olmamalı, değil mi? 

İşte öncelikle, Meta'nın Llama 3'ü, önceki modellere göre 7 kat daha büyük olan (daha verimli dil kodlama ve daha iyi performans sağlayan) 15 trilyon tokenlik bir veri kümesine sahiptir.

Llama 3'ün 128.000 token destekleyen belirteçleyicisi, diğer Llama sürümlerinden daha yetenekli yapar, eşsiz doğruluk, akıl yürütme ve güvenilirlik sunar. 

Ayrıca Meta'ya göre, 30 dil kapsayan 4 kat daha fazla kod eklediler. Ayrıca, Llama 3'ün üretebileceği hatalı kodları yakalayan Code Shield adında bir koruyucu eklediler. 

Sonuç olarak, Llama 3'ün aynı dönüştürücü mimarisiyle birlikte Llama 2 ile aynı olmasına rağmen, eski nesillerden daha iyi ve daha verimlidir. 

İşte Reddit kullanıcısının söyledikleri: 

"Şimdiye kadar yapılan sınırlı testlerden bile, 70B modelinin en iyi açık kaynak modeli olduğu şimdiden belli oldu. Diğer model boyutlarının ve daha yüksek bağlam pencerelerinin takip edileceği zaten söylendi." 

Ancak Llama 3 ne yaptığı konusunda o kadar iyi ise temel özellikleri nelerdir? 

Sorun değil; bu konuyu aşağıdaki bölümde keşfedebiliriz. 

Llama 3'ün Temel Özellikleri Nelerdir?

Llama 3'ü bu kadar insanın çekmesine neden olan bir şey olmalı. Sonuçta, Llama 3 Claude 3 veya ChatGPT gibi diğer rakipleri %15 civarında bir ortalama başarıyla aşmaktadır. Peki Llama 3'e avantaj sağlayan nedir?

Hadi bakalım temel özelliklerine bir göz atalım; belki aradığımız cevabı sağlarlar: 

• Parametre modelleri: Meta, Llama 3 70b ve 8b gibi iki parametre modeli sunar. Bu alanlarda Llama 2'yi geride bırakan bu nesil LLM, verimliliği artırır, kod oluşturmayı iyileştirir ve model performansını gerçek dünya senaryoları için optimize eder. 
• Eğitim veri kümeleri: Llama 3'ü en iyi yapmak için Meta, büyük, yüksek kaliteli veri kümelerinde eğitmiştir. Halka açık kaynaklardan 15T'ten fazla token toplayarak, Llama 3 çok sayıda çoklu dil kullanımı durumu için hazırdır. Meta, NSFW ve sezgisel filtreler, kalite sınıflandırıcılar ve anlamsal yinelemeyi içeren filtreleme boruları oluşturdu. 
• Model mimarileri: Llama 3, decoder-only transformer mimarisini korur ancak birkaç güncelleme ile gelir. İlk olarak, Llama 3 dil kodlamasını daha verimli hale getirir, performansını önemli ölçüde artırır. İkinci olarak, Llama, parametre modellerinde Gruplu Sorgu Dikkati (GQA) entegre etti, bu da çıkarım verimliliğini artırır. 
• Eğitim sonrası ölçekleme: Meta, Llama 3'ün insanların değerlendirdiği kod oluşturulan HumanEval Benchmark üzerindeki performansını tahmin etmesine olanak tanıyan detaylı ölçekleme yasaları geliştirdi. Artı, Meta, hata işlemlerini otomatikleştiren ve GPU kullanım süresini en üst düzeye çıkaran gelişmiş bir eğitim yığını geliştirdi. 
• İtalat ayarlama: Meta'nın eğitim sonrası yeni yaklaşımı, reddetme örnekleme, yakınsak politika optimize etme (PPO) ve doğrudan tercih optimizasyonu (DPO) karışımından oluşmaktadır. Bu kombinasyon, ipuçlarının kalitesini ve Llama 3'ün performansını artırır. 

Eh, bu bir bilgi fırtınasına döndü. Eğer bir şeyler net değilse tekrar okumakta özgürsünüz. 😉

Devam etmeye hazırsanız, hadi Llama 3'ün ana kullanım alanlarını tartışalım. 

Ana Llama 3 Kullanım Alanları Nelerdir?

Makalenin başından beri muhtemelen kendinize, “Llama 3 aslında ne iyi?” diye sordunuz. Bu bölümün bunu cevaplamaya çalışacağı şey budur. 

Bu yüzden işte Llama 3 için en yaygın kullanım durumları: 

• Sohbet botları: Llama 3, derin bir dil anlayışına sahip olduğundan müşteri hizmetlerini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Sonuç olarak, ajanlarınızın zamanını özgürleştirir ve onların müşterilerle ilişkilerini geliştirmeye odaklanmalarını sağlar. Müşterileriniz de markanıza daha fazla bağlanacaklar.
• İçerik oluşturma: Llama 3 kullanarak makalelerden raporlara, bloglardan hikayelere kadar farklı türde içerik oluşturabilirsiniz. Bu şekilde, içerik oluşturma sürecini hızlandırabilir ve daha fazla parça ortaya çıkarabilirsiniz. 
• E-posta iletişimi: Herhangi bir özgüşlendiğinizde ve doğru kelimeleri bulamadığınızda, Llama 3 e-postalarınızı tasarlamanıza ve her seferinde doğru yanıtı formüle etmenize yardımcı olabilir. Bu şekilde, tüm iletişim kanallarında tutarlı bir marka tonu korursunuz. 
• Veri analiz raporları: İşletmenizin nasıl performans gösterdiğini görmek isterseniz, Llama 3 bulgularınızı özetleyebilir (uzun belgeleriniz de dahil) ve verilerle görsel olarak çekici raporlar oluşturabilir, böylece daha bilinçli kararlar alabilirsiniz. 
• Kod oluşturma: Bu makale boyunca birkaç kez bahsettik ve Llama 3'ün ana kullanım alanlarından biri. Sonuç olarak, geliştiriciler kod kırıntıları oluşturabilir ve hataları belirleyebilirler. Ancak Llama 3 aynı zamanda işlemi iyileştirmek için programlama önerileri de sunar. 

Tüm bunlar Llama'nın kullanım alanları hakkında.

İlerleyelim, şimdi güvenlik ekosisteminden bahsedelim.

Llama 3 Güvenlik Ekosistemi Nedir?

Llama 3 hassas verilerle oynar, bu yüzden bu istikrarsız siber dünyada Meta, o verileri güvende tutmak için sağlam güvenlik önlemleri uygulamaya odaklanmıştır.

Llama 3 ekosisteminin güvenliğini artırmak için kullandığı şeyler:

• Llama Kod Kalkanı - Özetle, Kod Kalkanı Llama'nın oluşturduğu güvensiz kodları dışarıda tutar, bu şekilde kesinlikle son ürüne dahil edilmez. Temelde güvensiz kodları sınıflandırır ve filtreler. 
• Llama Guard 2 - Bu güvenlik önlemi metninizi (ipuçları ve yanıtlar dahil) analiz etmeye ve MLCommons AI Safety Taxonomy standartları kullanarak "güvenli" veya "güvensiz" olarak işaretlemeye odaklanmıştır. Metni güvensiz yapan şeyler, ayrımcılık, nefret söylemi veya şiddet içeren açıklamalardır.  
• CyberSec Eval 2 - CyberSec Eval 2'nin amacı, LLM'nin ne kadar güvenli olduğunu ölçmektir; ofansif siber güvenlik yetenekleri, hızlı enjeksiyon değerlendirmesi duyarlılığı ve kod yorumlayıcısının kötüye kullanımı gibi işlevler kullanarak. 
• torchtune - Meta'nın Llama 3'ü, LLM'ler oluşturmak ve denemek için PyTorch-native bir kütüphane kullanır. Neden? Çünkü hafıza-verimli eğitim tarifleri sunar. 

Bu makalenin teorik bölümüyle işimiz bitti. Şimdi pratik olalım ve Llama 3'ü Meta AI ile nasıl kullanacağımızı öğrenelim.

Llama 3 Nasıl Kullanılır?

Llama 3'ü kullanmak ve erişmek istiyorsunuz, ancak nereden başlayacağınızı bilmiyorsunuz. Ona mı okşayacaksınız ya da yem mi vereceksiniz? Hayır - sadece Meta AI uygulamasını Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram veya web'de başlatmanız yeterli.

ChatGPT gibi çalışır, yani Meta AI'dan herhangi bir şeyi sorabileceğiniz ayrılmış bir bölümünüz olacaktır.

Maalesef şu anda sadece belirli ülkelerde mevcut, örneğin: 

• Amerika Birleşik Devletleri
• Avustralya
• Kanada
• Gana
• Jamaika
• Malavi
• Yeni Zelanda
• Nijerya
• Pakistan
• Singapur
• Güney Afrika
• Uganda
• Zambiya
• Zimbabve

Dolayısıyla, bu ülkelerden birinde değilseniz, muhtemelen bu talihsiz mesajı alacaksınız: 

Ancak, endişelenmeyin - Meta, bu yolculuğa yeni başladıkları için listelerine daha fazla ülke eklemeyi taahhüt ediyor. Bu nedenle, Llama 3'ün bölgenizde ne zaman kullanıma sunulacağını takip edin. 

Erişimi olanlar için yapmanız gereken tek şey, llama.meta.com adresini ziyaret edip sağ üst köşedeki Meta AI'ı Deneyin seçeneğine tıklamaktır. 

Yeni bir sekme, Llama 3'ün kontrol panelini açacak ve giriş kutusuna girdiğiniz metni oluşturacaktır. 

ChatGPT'ye benzeyen bu araç, girdiğiniz tepkiye göre gereken metni oluşturacaktır.

Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs veya yerel olarak da Llama 3'ü kullanabilirsiniz. 

Sıra Sizde!

Meta'nın Llama 3 için çok şey planı var, multimodaliteyle uğraşacak ve şimdiye kadar geliştirdikleri en büyük modeli (400B'den fazla parametre) geliştirecek. 

Bu AI yazılımı pazarı devrim yolunda ve diğer rakipler için yeni kalite standartları belirleme potansiyeline sahip. Peki ya işinizi nasıl değiştirebilecek bir başkasını biliyor musunuz? 

Guru! 

Şirketinizin üretkenliğini artıran bir kurumsal AI arama, iç ağ ve wiki platformudur. Kısacası, sohbetlerden uygulamalara ve şirket bilgisine kadar her şeyi arayabilir ve tüm sorulara hızlı yanıtlar alabilirsiniz. 

Tüm bunlar uygulamalar arasında geçiş yapmadan. 

Şimdi Guru'yu deneyin ve daha fazlasını keşfedin. 

‍

‍

‍