Gặp Llama 3 — một mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở (LLM) do Meta tạo ra, làm xao lạc thị trường AI sáng tạo và có thể hỗ trợ một loạt các trường hợp sử dụng. Hướng dẫn này khám phá về cái gì đó và cách nó có thể thay đổi cách bạn làm việc. 

‍

Thế giới của trí tuệ nhân tạo sáng tạo dự báo sẽ phát triển trong những năm tới, đạt 1.3 nghìn tỷ đô la doanh thu vào năm 2032. Với sự phát triển này, không có gì ngạc nhiên khi nhiều công ty đang 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 đột phá và mạnh mẽ thiết lập các chuẩn chất lượng mới cho các đối thủ khác. Điều làm nổi bật mô hình AI này so với các công cụ khác là nó là mã nguồn mở và được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn.

Đừng hoang phí thời gian nữa. Đào sâu vào bài viết này để khám phá cái là Meta Llama 3, các tính năng cốt lõi và các trường hợp sử dụng, và nhiều hơn nữa. 

Meta Llama 3 là gì?

Llama 3 là mô hình 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 đưa ra ý tưởng. 

Vì trợ lý AI này được huấn luyện trên lượng dữ liệu luyện tập lớn, nó hiểu được ngữ cảnh và phản hồi như con người, điều này làm cho nó hữu ích để tạo nội dung và cung cấp thông tin.

Llama 3, khác với các mô hình Llama khác, đi kèm với tiền huấn luyện và điều chỉnh hướng dẫn với 8 tỷ hoặc 70 tỷ tham số, điều này giúp nó lý tưởng cho nhiều nhiệm vụ, bao gồm tạo 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 khiến nó khác biệt so với các phiên bản trước? Hãy tìm hiểu. 

Llama 3 khác biệt so với Llama 2 như thế nào?

Điều gì khiến Llama 3 tốt hơn Llama 2? Chúng không nên khác biệt, phải không? 

À, trước hết, Llama 3 của Meta có tập dữ liệu 15 nghìn tỷ dữ liệu mã thông báo (tạo mã ngôn ngữ hiệu quả hơn và hoạt động tốt hơn), lớn gấp 7 lần so với các mô hình trước đó.

Với bộ phân loại từ (tokenizer) của Llama 3 hỗ trợ 128,000 từ, nó trở nên mạnh mẽ hơn các phiên bản khác của Llama khác, cung cấp độ chính xác, lý do và đáng tin cậy không thể sánh bằng. 

Hơn nữa, theo Meta, họ đã bao gồm 4 lần code nhiều hơn và bao phủ 30 ngôn ngữ. Họ cũng đã thêm Mắt thần Code, một rào cản bắt lỗi code bất kỳ mà Llama 3 có thể tạo ra. 

Cuối cùng, trong khi Llama 3 có kiến trúc biến hình (transformer) giống như Llama 2, thì nó tốt hơn và hiệu quả hơn các thế hệ trước. 

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

"Chỉ từ việc thử nghiệm hạn chế cho đến nay, đã rõ ràng rằng mô hình 70B là mô hình mã nguồn mở tốt nhất hiện tại. Đã có nhắn gửi rằng kích thước mô hình và cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn sẽ được phát hành sau đó. 

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

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

Những Đặc Điểm Chính của Llama 3?

Chắc chắn có điều gì đó của Llama 3 thu hút nhiều người. Sau tất cả, Llama 3 vượt trội so với các đối thủ khác như Claude 3 hoặc ChatGPT với trung bình 15% trên các bài đánh giá AI. Nhưng điều gì mang lại lợi thế cho Llama 3?

Mô hình tham số: Meta cung cấp hai mô hình tham số, như Llama 3 70b và 8b.

• Các mô hình tham số: Meta cung cấp hai mô hình tham số, như Llama 3 70b và 8b. Vượt trội hơn so với Llama 2 trong lĩnh vực này, LLM thế hệ tiếp theo này tăng cường hiệu quả, cải thiện sinh code và tối ưu hóa hiệu suất mô hình cho các tình huống thực tế. 
• Bộ dữ liệu huấn luyện: Để Llama 3 trở nên tốt nhất, Meta đã huấn luyện nó trên các bộ dữ liệu lớn chất lượng cao. Thu thập hơn 15T token từ các nguồn công cộng, Llama 3 đã sẵn sàng cho nhiều trường hợp sử dụng đa ngôn ngữ. Meta tạo các đường ống lọc, chẳng hạn như bộ lọc NSFW và tự do, các bộ phân loại chất lượng và loại bỏ trùng lặp ngữ nghĩa. 
• Kiến trúc mô hình: Llama 3 duy trì kiến trúc biến hình chỉ có bộ giải mã nhưng nó đi kèm với một số nâng cấp. Thứ nhất, Llama 3 mã hóa ngôn ngữ 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 diễn. 
• Tăng cường sau quá trình huấn luyện: Meta đã phát triển các quy luật tăng cường chi tiết cho phép dự đoán hiệu suất của Llama 3 trên các nhiệm vụ chính, chẳng hạn như sinh code đánh giá trên Bài kiểm tra HumanEval. Ngoài ra, Meta đã phát triển một khối lệnh huấn luyện tiên tiến để tự động hóa xử lý lỗi và tối đa hóa thời gian hoạt động GPU. 
• Tinh chỉnh hướng dẫn: Cách tiếp cận mới của Meta đối với tinh chỉnh sau huấn luyện là một sự kết hợp của lấy mẫu từ chối, tối ưu hóa chính sách gần nhất (PPO) và tối ưu hóa ưu tiên trực tiếp (DPO). Sự kết hợp này cải thiện chất lượng của lời nhắc và hiệu suất của Llama 3. 

Vâng, đó là một cơn gió lốc thông tin. Hãy đọc lại nếu bạn cảm thấy có điều gì không rõ. 😉

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

Các trường hợp sử dụng chính của Llama 3 là gì?

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

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

• Chatbots: Với khả năng hiểu sâu sắc về ngôn ngữ của Llama 3, bạn có thể sử dụng nó để tự động hóa dịch vụ khách hàng. Kết quả là bạn giải phóng thời gian của các nhân viên của mình để họ tập trung vào cải thiện mối quan hệ với khách hàng. Khách hàng của bạn cũng sẽ cảm thấy tham gia 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 viết và báo cáo đến blog và thậm chí là truyện. Như vậy, bạn tối ưu hóa quá trình tạo nội dung và sản xuất ra nhiều bài viết nhanh hơn. 
• Giao tiếp qua email: Khi bạn bí bách và không thể tìm ra từ ngữ phù hợp, Llama 3 có thể giúp bạn soạn thảo email và sáng tạo phản hồi đúng mọi lúc. Như vậy, bạn duy trì một phong cách thương hiệu nhất quán trên tất cả các kênh giao tiếp. 
• Báo cáo phân tích dữ liệu: Nếu bạn cần xem cách doanh nghiệp của bạn hoạt động, Llama 3 có thể tóm tắt các kết quả của bạn (cũng như tài liệu dài của bạn) và tạo ra báo cáo hấp dẫn với dữ liệu, giúp bạn ra quyết định tỉnh táo hơn. 
• Sinh mã code: Chúng tôi đã đề cập đến điều này nhiều lần trong bài viết và đó là một trong những trường hợp sử dụng chính của Llama 3. Kết quả là, các nhà phát triển có thể tạo ra đoạn mã code và xác định lỗi. Nhưng Llama 3 cũng cung cấp các đề xuất lập trình để cải thiện quy trình. 

Đó là tất cả về các trường hợp sử dụng của Llama. 

Tiếp theo, hãy thảo luận về hệ sinh thái bảo mật của nó. 

Hệ sinh thái bảo mật của Llama 3 là gì?

Llama 3 hoạt động với dữ liệu nhạy cảm, vì vậy là hiển nhiên rằng, trong thế giới mạng không ổn định này, Meta tập trung vào việc 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 của Llama 3 sử dụng để làm cho việc sử dụng an toàn hơn:  

• Llama Code Shield – Đơn giản, Code Shield loại trừ mã code không an toàn mà Llama tạo ra, đảm bảo rằng nó không được bao gồm trong sản phẩm cuối cùng. Đơn giản là, nó phân loại và lọc mã code không an toàn. 
• Llama Guard 2 – Biện pháp bảo mật này tập trung vào phân tích văn bản của bạn, bao gồm cả lời nhắc và phản hồi, và đánh dấu nó là “an toàn” hoặc “không an toàn” dựa trên các tiêu chuẩn MLCommons AI Safety Taxonomy. Những gì khiến một văn bản không an toàn là mô tả chứa phân biệt đối xử, lời nói biến thái hoặc bạo lực.  
• CyberSec Eval 2 – Mục đích của CyberSec Eval 2 là đo lường mức độ bảo mật của LLM, sử dụng các tính năng như khả năng an ninh mạng tấn công, dễ dàng bị chèn hỏi lệnh đánh giá và lạm dụng trình thông dịch mã. 
• torchtune – Meta's Llama 3 sử dụng thư viện native của PyTorch để sáng tạo và thử nghiệm với LLMs. Tại sao? Bởi vì nó cung cấp các công thức đào tạo tiết kiệm bộ nhớ cho việc điều chỉnh tốt hơn. 

Chúng tôi đã hoàn tất phần lý thuyết của bài viết này. Bây giờ, hãy thực hành và tìm hiểu cách sử dụng Llama 3 bằng cách sử dụng Meta AI. 

Bạn có thể sử dụng Llama 3 như thế nào?

Bạn muốn sử dụng và truy cập Llama 3, nhưng bạn không biết bắt đầu từ đâu. Bạn có vỗ nó không hay cho nó ăn? Không - bạn chỉ cần khởi chạy 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. 

Thông tin không tốt là nó chỉ có sẵn tại một số quốc gia nhất định hiện nay, như: 

• Hoa Kỳ
• Úc
• Canada
• Ghana
• Jamaica
• Malawi
• New Zealand
• Nigeria
• Pakistan
• Singapore
• Nam Phi
• Uganda
• Zambia
• Zimbabwe

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

Tuy nhiên, đừng lo lắng - Meta đã hứa sẽ thêm nhiều quốc gia vào danh sách của họ, vì họ chỉ mới bắt đầu hành trình này. Vì vậy hãy đợi khi Llama 3 sẽ có sẵn trong khu vực của bạn. 

Đối với những người đã truy cập vào nó, tất cả những gì bạn cần làm là truy cập llama.meta.com và nhấp vào Thử nghiệm Meta AI ở góc phải trên cùng. 

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. 

Tương tự như ChatGPT, công cụ này sẽ tạo ra văn bản cần thiết dựa trên phần khởi đầu của bạn.

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

Đến lượt bạn!

Meta có rất nhiều điều cho Llama 3, bao gồm việc thử nghiệm với đa dạng chế độ và phát triển mô hình lớn nhất của mình cho đến nay (hơn 400B tham số). 

Phần mềm AI này có tiềm năng cách mạng hóa thị trường và đặt ra các chuẩn chất lượng mới cho các đối thủ khác. Nhưng bạn biết ai còn có khả năng thay đổi cách bạn làm việc? 

Guru! 

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

Tất cả mà không cần chuyển đổi ứng dụng. 

Hãy thử Guru ngay để khám phá thêm. 

\n\u200D

\n\u200D

‍