Зустріньте Llama 3 — модель великої мови з відкритим початковим кодом (LLM), створена компанією Meta, яка реформує ринок генеративного штучного інтелекту та може підтримати широкий спектр використання. Цей посібник досліджує, що це таке і як це може змінити ваш спосіб роботи. 

‍

Світ генеративного штучного інтелекту (AI) передбачається ростом упродовж наступних років, досягнувши $1.3 трльн. доходу до 2032 р. З цим бумом не дивно, що так багато компаній конкурують у створенні найкращих LLM.

Meta не є винятком. У квітні 2025 року було випущено Lama 3, інноваційний та потужний LLM, який встановив нові стандарти якості для інших конкурентів. Те, що відрізняє цю модель AI від інших інструментів, полягає в тому, що вона є відкритою та навчена на великих наборах даних.

Але не тратьте більше часу. Зануртеся в цю статтю, щоб дізнатися, що таке Meta Llama 3, його ключові функції та використання та багато іншого. 

Що таке Meta Llama 3?

Llama 3 - останній LLM Meta AI, призначений для різних сфер застосування, таких як відповіді на питання у природній мові, написання коду та генерація ідей. 

Оскільки цей AI-асистент навчений на величезній кількості навчальних даних, він розуміє контекст та реагує, як людина, що робить його корисним для створення контенту та надання інформації.

Llama 3, на відміну від інших моделей Llama, поставляється з попереднім навчанням та налаштуванням інструкцій з 8 млрд або 70 млрд параметрів, що робить його ідеальним для різних завдань, включаючи генерацію коду та узагальнення.  

Ця модель з відкритим вихідним кодом також безкоштовно доступна на Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS та Google Cloud.

Але що робить її відмінною від попередніх версій? Давайте дізнаємося. 

Як Llama 3 відрізняється від Llama 2?

Що робить Llama 3 краще, ніж Llama 2? Вони не повинні бути такими різними, чи не так? 

Ну, насамперед, Meta's Llama 3 має 15-трільйонний корпус даних (що дозволяє більш ефективне кодування мови та кращий результат), що в 7 разів більше, ніж у попередніх моделях.

З токенізатором Llama 3, що підтримує 128,000 токенів, він стає більш здатним, ніж інші версії Llama, пропонуючи неперевершену точність, міркопідтримку та надійність. 

Крім того, за словами Meta, вони додали в 4 рази більше коду та охопили 30 мов. Вони також додали Щит Коду, бар'єр, що ловить будь-який некоректний код, який може згенерувати Llama 3. 

На завершення, хоч Llama 3 має таку ж архітектуру трансформатора, як у Llama 2, вона краща та ефективніша, ніж попередні покоління. 

Ось що має сказати користувач Reddit: 

“Навіть лише з обмеженим тестуванням, яке було можливо досі, вже ясно, що модель 70 млрд - найкраща відкрита модель в даний час. Вже було сказано, що інші розміри моделі та виші вікон контексту наступлять.” Вже було сказано, що будуть інші розміри моделей та більші вікна контексту. 

Але якщо Лама 3 така відмінна в своїй справі, які її ключові особливості?

Це не проблема; ми можемо дослідити цю тему у наступному розділі.

Які ключові особливості у Лами 3?

Повинно бути щось у Ламі 3, що приваблює так багатьох людей. Все ж таки, Лама 3 перевершує інших конкурентів, таких як Клод 3 або ЧатГПТ на середньо на 15% по ключових показниках штучного інтелекту. Але що дає Ламі 3 перевагу?

Давайте розглянемо її ключові особливості; вони можуть дати відповідь на запитання, яке ми шукаємо.

• Моделі параметрів: Meta пропонує два моделі з параметрами, такі як Лама 3 70b і 8b. Перевершуючи Ламу 2 в цій галузі, ця наступне покоління LLM підвищує ефективність, поліпшує генерацію коду та оптимізує продуктивність моделі для сценаріїв реального світу.  
• Набори даних для тренування: Щоб зробити Ламу 3 кращою, Meta тренувала її на великих, високоякісних наборах даних. Зібравши понад 15 токенів з відкритих джерел, Лама 3 готова до великої кількості багатомовних використань. Meta створила фільтруючі конвеєри, такі як NSFW та евристичні фільтри, класифікатори якості та семантичну дедуплікацію.  
• Архітектура моделей: Лама 3 зберігає свою архітектуру лише для декодерів трансформерів, але вона має кілька оновлень. По-перше, Лама 3 кодує мову більш ефективно, значно покращуючи її продуктивність. По-друге, Лама інтегрувала Груповий Запит Про Увагу (GQA) в обидва параметричні моделі, що підвищує ефективність виведення.  
• Післятренувальне масштабування: Meta розробила детальні закони масштабування, які дозволили передбачити продуктивність Лами 3 по ключовим завданням, таким як генерація коду, оцінена за показниками HumanEval Benchmark. Крім того, Meta розробила передовий стек тренування, який автоматизує обробку помилок та максимізує час роботи GPU.  
• Зміцнення інструкцій: Новий підхід Meta до післятренувального періоду - це комбінація відхилення вибіркового вибору, оптимізації політики поруч (PPO) та оптимізації прямого впливу на уподобання (DPO). Ця комбінація покращує якість запитань та продуктивність Лами 3.  

Ну, це було вихором інформації. Не майте ніяких сумнівів, і за бажанням читайте ще раз. 😉

Якщо ви готові перейти далі, давайте обговоримо основні використання Лами 3.

Які головні використання Лами 3?

З початку статті ви, напевно, питали себе: «Чим насправді відрізняється Лама 3». Саме цим цей розділ і намагатиметься відповісти.  

Отже, ось найпоширеніші використання Лами 3:

• Чатботи: Оскільки у Лами 3 глибоке розуміння мови, ви можете використовувати його для автоматизації обслуговування клієнтів. Як результат, ви вивільнюєте час своїх агентів, щоб вони могли зосередитися на поліпшенні відносин з клієнтами. Ваші клієнти також будуть відчувати більшу залученість до вашого бренду.
• Створення контенту: За допомогою Llama 3 ви можете генерувати різні типи контенту, починаючи від статей і звітів до блогів і навіть оповідань. Таким чином, ви оптимізуєте процес створення контенту і швидше видаєте більше матеріалів. 
• Електронна комунікація: Кожного разу, коли ви застрягли і не можете знайти правильні слова, Llama 3 може допомогти вам скласти електронні листи та формулювати правильну відповідь кожного разу. Таким чином, ви підтримуєте послідовний тон бренду у всіх каналах спілкування. 
• Аналіз даних та звіти: Якщо вам коли-небудь потрібно побачити як веде себе ваш бізнес, Llama 3 може узагальнити ваші висновки (а також ваши довгі документи) і генерувати візуально привабливі звіти з даними, щоб ви могли приймати більш інформовані рішення. 
• Генерація коду: Ми згадували це кілька разів у статті, і це один з основних випадків використання Llama 3. В результаті розробники можуть генерувати фрагменти коду та виявляти помилки. Але Llama 3 також пропонує рекомендації щодо програмування для покращення процесу. 

Це все про випадки використання Llama. 

Продовжимо, поговоримо про його екосистему безпеки. 

Що таке Безпечна Екосистема Llama 3?

Llama 3 працює з чутливими даними, тому очевидно, що в цьому нестабільному кіберсвіті Meta акцентувала увагу на впровадженні надійних заходів безпеки, щоб зберегти ці дані у безпеці.

Отже, ось на що спрямована екосистема Llama 3, щоб забезпечити безпечність використання:  

• Llama Code Shield – У кокосі Code Shield відкидає небезпечний код, який генерує Llama, переконуючись, що він не включений у кінцевий продукт. Фактично, він класифікує та фільтрує небезпечний код. 
• Llama Guard 2 – Ця міра безпеки спрямована на аналіз вашого тексту, включаючи запити та відповіді, та позначає його як "безпечний" або "небезпечний" за стандартами MLCommons AI Safety Taxonomy. Те, що робить текст небезпечним, - це описи, які містять дискримінацію, мову ненависті або насильство.  
• Оцінка кібербезпеки 2 – Мета оцінки кібербезпеки 2 полягає в вимірюванні рівня безпеки LLM, використовуючи функціональності, такі як можливості оборонної кібербезпеки, схильність до оцінки захоплення миттєвих дій та зловживання його інтерпретатора коду. 
• torchtune – Llama 3 Meta використовує бібліотеку, розроблену для PyTorch, для створення та експериментів з LLM. Чому? Тому що він пропонує ефективні рецепти для навчання з економією пам’яті для налаштування. 

Ми завершили теоретичний розділ цієї статті. Тепер давайте перейдемо до практичної частини та дізнаємося, як користуватися Llama 3 за допомогою Meta AI. 

Як можна використовувати Llama 3?

Ви хочете використовувати та отримувати доступ до Llama 3, але не знаєте, з чого почати. Ви гладите його або давайте йому їжу? Ні — вам просто потрібно запустити додаток Meta AI в Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram або в Інтернеті. 

Це працює аналогічно ChatGPT, що означає, що у вас буде відводити розділ, де ви можете запитати Meta AI будь-що. 

Поганими новинами є те, що це доступно лише в декількох країнах наразі, таких як: 

• Сполучені Штати
• Австралія
• Канада
• Гана
• Ямайка
• Малаві
• Нова Зеландія
• Нігерія
• Пакистан
• Сінгапур
• Південна Африка
• Уганда
• Замбія
• Зімбаве

Тож, якщо ви не в одній з цих країн, ви можете отримати це невтішне повідомлення: 

Однак не хвилюйтесь — компанія Meta обіцяє додати більше країн до свого списку, оскільки вони тільки починають цю подорож. Тож слідкуйте за новинами, коли Llama 3 стане доступною у вашому регіоні. 

Для тих, хто має до нього доступ, все, що потрібно зробити, це відвідати llama.meta.com та клацнути Спробуйте Meta AI в правому верхньому куті. 

Відкриється нова вкладка з пультом Llama 3, де ви можете вводити свій ввід у поле для вводу. 

Подібно до ChatGPT, цей інструмент згенерує потрібний текст на основі вашого запиту.

Ви також можете використовувати Llama 3 через інші платформи, такі як Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs, або локально. 

Передаємо слово вам!

У компанії Meta багато планів щодо Llama 3, включаючи експерименти з багатоаспектністю та розробку її найбільшої моделі до цих пір (понад 400 млрд параметрів). 

Але ви знаєте хто ще має потенціал змінити спосіб, яким ви працюєте? Guru!  

Це корпоративний пошуковий двигун штучного інтелекту, внутрішня мережа і платформа вікі, що підвищує продуктивність вашої команди.

Це платформа для підприємства пошуку штучного інтелекту, корпоративної мережі та вікі, яка підвищує продуктивність вашої команди. Коротко кажучи, ви можете шукати будь-що, від чатів до додатків до корпоративних знань та отримувати швидкі відповіді на всі запитання. 

Все це без переключення додатків. 

Спробуйте Guru зараз, щоб дізнатися більше. 

‍

‍

‍