Gặp Gặp Llama 3 — một mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở (LLM) được tạo bởi Meta đánh bại thị trường AI tạo dựng và có thể hỗ trợ một loạt các trường hợp sử dụng. Hướng dẫn này khám phá những gì nó là và làm thế nào nó có thể thay đổi cách bạn làm việc. 

‍

Thế giới của trí tuệ nhân tạo tạo dựng dự đoán sẽ tăng trong những năm tới, đạt 1,3 nghìn tỷ USD doanh thu vào năm 2032. Với sự bùng nổ này, không có gì ngạc nhiên khi nhiều công ty cạnh tranh để xây dựng mô hình LLM tốt nhất.

Meta không khác biệt. Vào tháng 4 năm 2025, nó phát hành Llama 3, một LLM đổi mới và mạnh mẽ mà thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng mới cho các đối thủ khác. Điều làm cho mô hình trí tuệ nhân tạo này nổi bật so với các công cụ khác là nó là mã nguồn mở và được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn.

Nhưng hãy không lãng phí thêm thời gian nữa. Đào sâu vào bài viết này để khám phá Meta Llama 3 là gì, các tính năng chính và các trường hợp sử dụng, và nhiều hơn nữa. 

Meta Llama 3 là gì?

Llama 3 là LLM mới nhất của Meta AI được thiết kế cho nhiều trường hợp sử dụng, như trả lời câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, viết mã, và đề xuất ý tưởng. 

Vì trợ lý trí tuệ nhân tạo này được huấn luyện trên lượng dữ liệu đào tạo lớn, nó hiểu ngữ cảnh và phản hồi như một con người, điều này làm cho nó hữu ích trong việc thiết kế nội dung và cung cấp thông tin.

Llama 3, không giống như các mô hình Llama khác, đi kèm với tiền huấn luyện và điều chỉnh hướng dẫn với 8 tỷ hoặc 70 tỷ tham số, làm cho nó lý tưởng cho nhiều nhiệm vụ, bao gồm sinh mã và tóm tắt.  

Mô hình mã nguồn mở này cũng miễn phí trên Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS và Google Cloud.

Nhưng điều gì làm cho nó khác biệt so với các phiên bản trước? Hãy khám phá xem. 

Llama 3 Khác Biệt với Llama 2 Ra Sao?

Điều gì làm Llama 3 tốt hơn so với Llama 2? Họ không nên khác biệt đến vậy, đúng không? 

Như vậy, trước hết, Llama 3 của Meta có một bộ dữ liệu 15 ngàn tỷ token (giúp mã hóa ngôn ngữ hiệu quả hơn và hoạt động tốt hơn), lớn gấp 7 lần so với các mô hình trước đó.

Với bộ mã hóa viên thông tin của Llama 3 hỗ trợ 128.000 token, điều này làm cho nó mạnh mẽ hơn các phiên bản khác của Llama, mang lại độ chính xác, lý luận và đáng tin cậy không thể sánh kịp. 

Hơn nữa, theo Meta, họ bổ sung 4 lần mã nguồn và đã bao phủ 30 ngôn ngữ. Họ cũng thêm Code Shield, một rào cản để bắt lỗi mã hỏng mà Llama 3 có thể tạo ra. 

Tóm lại, trong khi Llama 3 có cùng cấu trúc biến ánh xạ như Llama 2, nó tốt hơn và hiệu quả hơn các thế hệ trước. 

Dưới đây là nhận xét của một người dùng Reddit về điều này: 

"Ngay cả từ việc thử nghiệm hữu hạn mà cho phép cho đến giờ, đã rõ ràng rằng mô hình 70B là mô hình mã nguồn mở tốt nhất hiện nay. Đã có nói rằng các kích thước mô hình khác và cửa sổ ngữ cảnh cao hơn sẽ tiếp tục theo sau." 

Nhưng nếu Llama 3 tốt như vậy trong những gì nó làm, các tính năng chính của nó là gì? 

Không vấn đề; chúng ta có thể khám phá chủ đề này trong phần tiếp theo. 

Các tính năng chính của Llama 3 là gì?

Chắc chắn có điều gì đó về Llama 3 thu hút nhiều người. Cuối cùng, Llama 3 vượt trội hơn các đối thủ khác như Claude 3 hoặc ChatGPT bằng mức trung bình 15% trên các tiêu chí AI khác. Nhưng điều gì giúp Llama 3 có lợi thế?

Hãy xem xét các tính năng chính của nó; chúng có thể cung cấp câu trả lời chúng ta đang tìm kiếm:

• Mô hình tham số: Meta cung cấp hai mô hình tham số, như Llama 3 70b và 8b. Vượt trội so với Llama 2 trong lĩnh vực này, LLM thế hệ tiếp theo này tăng cường hiệu suất, cải thiện mã code, và tối ưu hóa hiệu năng mô hình cho các tình huống thực tế. 
• Bộ dữ liệu huấn luyện: Để Llama 3 trở nên xuất sắc nhất, Meta đã huấn luyện nó trên các bộ dữ liệu lớn, chất lượng cao. Thu thập hơn 15T token từ các nguồn công khai, Llama 3 đã sẵn sàng cho rất nhiều trường hợp sử dụng đa ngôn ngữ. Meta tạo ra các đường ống lọc, như các bộ lọc NSFW và heuristic, bộ phân loại chất lượng, và loại bỏ trùng lặp ý nghĩa. 
• Kiến trúc mô hình: Llama 3 duy trì kiến trúc biến tháp chỉ bằng giải mã nhưng nó đi kèm với một số nâng cấp. Thứ nhất, Llama 3 mã hóa ngôn ngữ một cách hiệu quả hơn, cải thiện đáng kể hiệu suất của nó. Thứ hai, Llama đã tích hợp Grouped Query Attention (GQA) trong cả hai mô hình tham số, làm tăng hiệu quả suy luận. 
• Tăng cường sau khi huấn luyện: Meta đã phát triển luật mở rộng chi tiết cho phép dự đoán hiệu suất của Llama 3 trên các nhiệm vụ chính, như mã code được đánh giá trên HumanEval Benchmark. Ngoài ra, Meta đã phát triển một ngăn xếp huấn luyện tiên tiến tự động hóa xử lý lỗi và tối đa hóa thời gian hoạt động GPU. 
• Điều chỉnh cuối cùng: Phương pháp mới của Meta cho sau khi huấn luyện là sự kết hợp của quá trình lấy mẫu từ chối, tối ưu hóa chính sách gần (PPO), và tối ưu hóa ưu tiên trực tiếp (DPO). Sự kết hợp này cải thiện chất lượng của các đề xuất và hiệu suất Llama 3. 

Như vậy, đó là một cơn lốc kiến thức. Hãy đọc lại nếu bạn thấy có điều gì không rõ. 😉

Nếu bạn đã sẵn sàng để tiếp tục, hãy thảo luận về các trường hợp sử dụng chính của Llama 3.

Trường hợp Sử dụng Chính của Llama 3 là gì?

Từ đầu bài viết, có lẽ bạn đã tự hỏi, “Llama 3 thực sự giỏi ở điều gì?” Đây là phần này sẽ cố gắng trả lời. 

Vì vậy, đây là các trường hợp sử dụng phổ biến nhất cho Llama 3:

• Chatbots: Vì Llama 3 hiểu sâu về ngôn ngữ, bạn có thể sử dụng nó để tự động hóa dịch vụ khách hàng. Kết quả, bạn giải phóng thời gian của các nhân viên để họ tập trung vào cải thiện mối quan hệ với khách hàng. Khách hàng của bạn cũng cảm thấy hứng thú hơn với thương hiệu của bạn.
• Tạo nội dung: Bằng cách sử dụng Llama 3, bạn có thể tạo ra các loại nội dung khác nhau, từ bài báo và báo cáo đến blog và thậm chí là câu chuyện. Như vậy, bạn tối ưu hoá quy trình tạo nội dung và sản xuất ra nhiều tác phẩm nhanh hơn. 
• Email communication: Khi bạn bị mắc kẹt và không thể tìm được từ phù hợp, Llama 3 có thể giúp bạn soạn thảo email và lập ra phản hồi chính xác mỗi lần. Như vậy, bạn duy trì một thứ âm điệu thương hiệu nhất quán qua tất cả các kênh giao tiếp. 
• Báo cáo phân tích dữ liệu: Nếu bạn cần xem cách doanh nghiệp của bạn thực hiện, Llama 3 có thể tóm tắt những kết luận của bạn (cũng như tài liệu dài của bạn) và tạo ra báo cáo hấp dẫn với dữ liệu, để bạn có thể đưa ra quyết định thông minh hơn. 
• Tạo mã: Chúng tôi đã đề cập đến điều này nhiều lần trong bài viết và đó là một trong những ứng dụng chính của Llama 3. Kết quả là, nhà phát triển có thể tạo ra các đoạn mã và xác định lỗi. Nhưng Llama 3 cũng cung cấp các đề xuất lập trình để cải thiện quá trình. 

Đó là tất cả về các ứng dụng của Llama.

Tiến lên phía trước, chúng ta hãy nói về hệ sinh thái bảo mật của nó.

Hệ sinh thái Bảo mật Llama 3 là gì?

Llama 3 chơi với dữ liệu nhạy cảm, vì vậy rõ ràng trong thế giới mạng không ổn định này, Meta tập trung vào triển khai các biện pháp bảo mật vững chắc để giữ cho dữ liệu đó an toàn.

Dưới đây là những gì hệ sinh thái Llama 3 sử dụng để làm cho việc sử dụng an toàn hơn:

• Bảo vệ mã Llama – Đơn giản, Bảo vệ mã Llama loại trừ mã không an toàn mà Llama tạo ra, đảm bảo rằng nó không được bao gồm trong sản phẩm cuối cùng. Về cơ bản, nó phân loại và lọc mã không an toàn. 
• Bảo vệ Guard 2 – Biện pháp bảo mật này tập trung vào phân tích văn bản của bạn, bao gồm lời nhắc và phản hồi, và đánh dấu nó là “an toàn” hoặc “không an toàn” sử dụng chuẩn mực An toàn AI MLCommons. Những điều khiến một văn bản không an toàn là mô tả chứa sự phân biệt đối xử, lời nói ghét bỏ hoặc bạo lực.  
• Đánh giá an ninh mạng 2 – Mục đích của Đánh giá An ninh mạng 2 là đo lường mức độ an toàn của LLM, sử dụng các chức năng như khả năng nhìn thấy an ninh mạng tấn công, tổn thương do khả năng tiêm của tỷ lệ chích và lạm dụng trình thông dịch mã của nó. 
• torchtune – Llama 3 của Meta sử dụng thư viện thiên tự nhiên PyTorch để viết và thử nghiệm với LLMs. Tại sao? Bởi vì nó cung cấp công thức huấn luyện tiết kiệm bộ nhớ cho việc điều chỉnh tinh chỉnh. 

Chúng ta đã hoàn thành phần lý thuyết của bài viết này. Bây giờ, hãy thực hành và học cách sử dụng Llama 3 sử dụng Meta AI.

Làm thế nào để sử dụng Llama 3?

Bạn muốn sử dụng và truy cập Llama 3, nhưng bạn không biết bắt đầu từ đâu. Bạn sẽ không sờ nó hoặc cho nó thức ăn? Không - bạn chỉ cần khởi động ứng dụng Meta AI trên Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram, hoặc trên web.

Nó hoạt động giống như ChatGPT, có nghĩa là bạn sẽ có một phần được chỉ định nơi bạn có thể hỏi Meta AI bất cứ điều gì.

Tin xấu là nó chỉ có sẵn trong một số quốc gia hiện nay, chẳng hạn như:

• Hoa Kỳ
• Australia
• Canada
• Ghana
• Jamaica
• Malawi
• New Zealand
• Nigeria
• Pakistan
• Singapore
• South Africa
• Uganda
• Zambia
• Zimbabwe

Vì vậy, nếu bạn không ở trong một trong những quốc gia này, bạn có thể nhận được thông điệp không may mắn này: 

Tuy nhiên, đừng lo lắng - Meta hứa sẽ thêm nhiều quốc gia khác vào danh sách của họ, vì họ mới chỉ bắt đầu hành trình này. Hãy tiếp tục theo dõi khi Llama 3 sẽ sẵn có ở khu vực của bạn. 

Đối với những người có quyền truy cập, bạn chỉ cần truy cập llama.meta.com và nhấp vào Thử Meta AI ở góc trên bên phải. 

Một tab mới sẽ mở ra với bảng điều khiển của Llama 3 nơi bạn có thể nhập đầu vào của mình vào ô nhắc. 

Bạn cũng có thể sử dụng Llama 3 thông qua các nền tảng khác như Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs hoặc địa phương. 

Bạn cũng có thể sử dụng Llama 3 qua các nền tảng khác như Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs hoặc trên máy cục bộ. 

Đến Lượt Bạn!

Meta có rất nhiều điều dành cho Llama 3, bao gồm thử nghiệm với đa dạng hình thức và phát triển mô hình lớn nhất của họ cho đến nay (hơn 400 tỷ tham số). 

Nhưng bạn biết ai còn có tiềm năng để thay đổi cách làm việc của bạn? Guru!  

Guru! 

Đó là một nền tảng tìm kiếm AI doanh nghiệp, nội bộ và wiki cải thiện năng suất của đội của bạn. Nói một cách ngắn gọn, bạn có thể tìm kiếm mọi thứ, từ cuộc trò chuyện đến ứng dụng đến kiến thức của công ty, và nhận câu trả lời nhanh cho tất cả các câu hỏi. 

Tất cả mà không cần chuyển đổi ứng dụng. 

Hãy Thử Guru ngay bây giờ để khám phá thêm. 

‍

‍

‍