Meta Llama 2 – نسل بعدی منبع باز LLM

هوش مصنوعی از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای درک و تولید زبان طبیعی استفاده می‌کند. LLM ها می توانند از حجم عظیمی از متن یاد بگیرند و متون در موضوعات مختلف ایجاد کنند. آنها می توانند کارهای شگفت انگیزی مانند نوشتن کد، تولید اشعار، خلاصه کردن مقالات و موارد دیگر انجام دهند. اما برخی از LLM ها پرهزینه و بسته هستند، در حالی که برخی دیگر باز اما محدود هستند. به همین دلیل متا Llama 2، LLM منبع باز جدید خود را راه اندازی کرده است.

Meta Llama 2 برای رقابت با سایر مدل‌های زبان برجسته مانند ChatGPT از OpenAI و Google Bard طراحی شده است، اما با رویکردی متمایز. در این مقاله بررسی خواهیم کرد که Llama 2 چیست، مزایای آن چیست، چگونه توسعه یافته است و چگونه می توانید با آن شروع کنید.

مدل زبان بزرگ (LLM) چیست؟

مدل زبان بزرگ (LLM) نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که می‌تواند از حجم عظیمی از داده‌های متنی یاد بگیرد و متون زبان طبیعی را در موضوعات مختلف تولید کند. LLM ها بر روی مجموعه هایی آموزش می بینند که حاوی میلیاردها یا تریلیون ها کلمه از منابع مختلف هستند، مانند کتاب ها، وب سایت ها، پست های رسانه های اجتماعی، مقالات خبری و غیره.

CanturingNaturalMoreprocessingNatureNaturePercess” lp llm chatgpt openai google bard turing-nlg microsoft project codenet ibm>

LLM ها بر اساس تکنیکی به نام توجه به خود هستند که به آنها امکان می دهد وابستگی های طولانی مدت و اطلاعات متنی را در متون ثبت کنند. توجه به خود با استفاده از یک ماژول به نام ترانسفورماتور اجرا می شود که از چندین لایه جفت رمزگذار-رمزگشا تشکیل شده است. هر لایه توجه خود را به متن ورودی اعمال می کند و یک متن خروجی ایجاد می کند که دقیق تر و مرتبط تر است.

اندازه یک LLM با تعداد پارامترهایی که دارد اندازه گیری می شود. پارامترها مقادیر عددی هستند که تعیین می کنند شبکه عصبی چگونه ورودی را پردازش کرده و خروجی را تولید می کند. هرچه یک LLM دارای پارامترهای بیشتری باشد، پیچیده تر و قدرتمندتر است. با این حال، پارامترهای بیشتر به معنای منابع محاسباتی و مصرف انرژی بیشتر است.

چگونه می توانید با Llama 2 شروع کنید؟

اگر علاقه مند به استفاده از Llama 2 برای پروژه ها یا آزمایش های خود هستید، می توانید با دنبال کردن این مراحل شروع به کار کنید:

این مدل را از وب سایت. شما باید یک فرم دانلود را تکمیل کنید و با سیاست حفظ حریم خصوصی متا موافقت کنید. همچنین باید PyTorch را روی دستگاه یا دستگاه خود نصب کنید.

مرور فنی و مقاله تحقیقاتی را بخوانید. این اسناد اطلاعات بیشتری در مورد معماری، آموزش، عملکرد و ارزیابی Llama به شما می دهد. همچنین با چالش ها و محدودیت های LLM و نحوه رسیدگی به آنها آشنا خواهید شد.

راهنمای استفاده مسئولانه را دنبال کنید و به جامعه نوآوری باز بپیوندید. این منابع به شما کمک می‌کند از Llama 2 به روشی ایمن و اخلاقی استفاده کنید و شما را با سایر کاربران و توسعه‌دهندگانی که علایق و اهداف شما را به اشتراک می‌گذارند مرتبط کند.

مزایای Llama 2 چیست؟

Llama 2 نسل بعدی مدل زبان بزرگ متن باز Meta است. این یک خانواده از مدل های از پیش آموزش دیده و تنظیم شده است که از 7 میلیارد تا 70 میلیارد پارامتر متغیر است. Meta Llama 2 دارای چندین مزیت است که آن را از سایر LLM های منبع باز متمایز می کند.

Llama 2 برای تحقیقات و استفاده تجاری رایگان است

یکی از مزایای اصلی Llama 2 این است که به صورت رایگان برای استفاده تحقیقاتی و تجاری در دسترس است. برخلاف نسخه قبلی خود، Llama، که مجوز غیرتجاری داشت و در سایت های تورنت به بیرون درز کرد، Meta Llama 2 دارای مجوز تجاری است که به هر کسی اجازه می دهد آن را در محصولات و خدمات خود ادغام کند.

این بدان معنی است که Llama 2 می تواند برای اهداف مختلفی مانند ساخت ربات های چت، تولید محتوا، ایجاد دستیار صوتی و غیره استفاده شود. Meta Llama 2 همچنین می تواند برای دامنه ها و وظایف خاص، مانند مراقبت های بهداشتی، آموزشی، مالی و غیره سفارشی و تنظیم شود.

با این حال، محدودیت‌هایی برای استفاده از Meta Llama 2 وجود دارد. به عنوان مثال، دارندگان مجوز بالقوه با بیش از 700 میلیون کاربر فعال ماهانه، باید برای استفاده از آن، از متا مجوز ویژه درخواست کنند. علاوه بر این، کاربران Meta Llama 2 باید از راهنمای استفاده مسئولانه متا پیروی کنند و به حریم خصوصی و حقوق دیگران احترام بگذارند.

Llama 2 دارای طیف وسیعی از مدل ها با اندازه ها و قابلیت های مختلف است

یکی دیگر از مزایای Llama 2 این است که طیف وسیعی از مدل ها را با اندازه ها و قابلیت های مختلف ارائه می دهد. بسته به نیاز و منابع کاربران، آنها می توانند از مدل های زیر انتخاب کنند:

• Llama-7B: کوچکترین مدل با 7 میلیارد پارامتر. برای دستگاه ها و برنامه های کم منابع مناسب است.
• Llama-14B: مدلی با اندازه متوسط ​​با 14 میلیارد پارامتر. برای برنامه ها و کارهای همه منظوره مناسب است.
• Llama-28B: یک مدل بزرگ با 28 میلیارد پارامتر. برای برنامه ها و وظایف با کارایی بالا مناسب است.
• Llama-56B: یک مدل بسیار بزرگ با 56 میلیارد پارامتر. برای برنامه ها و کارهای پیشرفته ای که نیاز به پیچیدگی و تنوع بیشتری دارند مناسب است.
• Llama-70B: بزرگترین مدل با 70 میلیارد پارامتر. برای کاربردها و کارهایی که به بالاترین کیفیت و عملکرد نیاز دارند مناسب است.

همه این مدل‌ها بر روی ۲ تریلیون توکن داده‌های آنلاین از قبل آموزش داده شده‌اند و دارای یک پنجره زمینه ۴۰۹۶ توکن هستند. علاوه بر این، متا یک مدل دقیق به نام Llama-2-chat را ارائه می دهد که برای برنامه های مکالمه بهینه شده است. Llama-2-chat بر روی بیش از 1 میلیون حاشیه نویسی انسانی آموزش دیده است و می تواند پاسخ های روان و جذاب ایجاد کند.

Llama 2 چگونه توسعه یافت؟

Llama 2 توسط Meta AI، بخش تحقیقاتی Meta (فیسبوک سابق) توسعه داده شد. هوش مصنوعی متا به پیشبرد زمینه هوش مصنوعی از طریق نوآوری و همکاری باز اختصاص دارد. هوش مصنوعی متا دارای تیمی از محققان و مهندسان در سطح جهانی است که بر روی جنبه های مختلف هوش مصنوعی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و غیره کار می کنند.

Llama 2 بر روی مدل متن‌باز قبلی متا زبان بزرگ، Llama ساخته شد که در فوریه امسال منتشر شد. لاما با استفاده از چارچوب PyTorch متا بر روی منابع داده آنلاین در دسترس عموم از قبل آموزش دیده بود. با این حال، لاما مجوز غیرتجاری داشت و فقط برای دانشگاهیان با مدارک خاص در دسترس بود.

Llama به زودی به سایت های تورنت درز کرد و به طور گسترده در جامعه هوش مصنوعی پخش شد. بسیاری از علاقه‌مندان و توسعه‌دهندگان از Llama برای ایجاد مدل‌های تنظیم‌شده خود برای اهداف مختلف، مانند Alpaca برای ربات‌های گفتگو، Camel برای تولید کد، Vicuna برای خلاصه‌سازی متن، و غیره استفاده کردند.

متا تصمیم گرفت از این رویکرد نوآوری باز استقبال کند و Llama 2 را با مجوز تجاری منتشر کرد و به هر کسی اجازه می داد از آن برای اهداف تحقیقاتی و تجاری استفاده کند. Llama 2 روی 2 تریلیون توکن داده آنلاین آموزش داده شده بود که دو برابر Llama است. Meta Llama 2 همچنین دارای یک پنجره زمینه بزرگتر از 4096 نشانه است که دو برابر اندازه پنجره زمینه Llama است.

Meta Llama 2 بر روی بیش از 1 میلیون حاشیه نویسی انسانی که از منابع مختلف مانند مجموعه داده های دستورالعمل در دسترس عموم و پلتفرم جمع سپاری خود متا جمع آوری شده اند، به خوبی تنظیم شده است. مدل دقیق تنظیم شده، Llama-2-chat، برای برنامه های مکالمه بهینه شده است و می تواند پاسخ های روان و جذاب ایجاد کند.

Llama 2 نسل بعدی مدل زبان بزرگ متن باز Meta است. این یک خانواده از مدل های از پیش آموزش دیده و تنظیم شده است که از 7 میلیارد تا 70 میلیارد پارامتر متغیر است. Meta Llama 2 برای استفاده تحقیقاتی و تجاری رایگان است، دارای طیف وسیعی از مدل‌ها با اندازه‌ها و قابلیت‌های مختلف است و در بسیاری از معیارها از سایر LLM‌های منبع باز بهتر است.

Meta Llama 2 یک ابزار قدرتمند و همه کاره است که می تواند به شما در ایجاد برنامه ها و تجربیات شگفت انگیز زبان طبیعی کمک کند. چه بخواهید یک چت بات بسازید، محتوا تولید کنید، یک دستیار صوتی بسازید یا هر چیز دیگری، Llama 2 می تواند به شما در رسیدن به اهدافتان کمک کند. پس برای چی منتظری؟ امروز Meta Llama 2 را دانلود کنید و خلاقیت خود را آزاد کنید!