Einführung in das Modell Llama 3
- Meta hat das Modell Llama 3 vorgestellt. Es werden sowohl vortrainierte als auch auf Anweisungen abgestimmte Versionen in 8B und 70B angeboten, um die Entwicklung verschiedenster Anwendungen zu unterstützen.
- Llama 3 ist in Meta AI integriert und kann für Coding-Aufgaben und Problemlösung eingesetzt werden. Dadurch lässt sich die Leistung von Llama 3 direkt erleben.
- Llama 3 soll die Funktionen und Flexibilität bieten, die für die Entwicklung von Agenten oder KI-basierten Anwendungen erforderlich sind.
Leistungsverbesserungen von Llama 3
- Llama 3 ist ein öffentlich zugängliches State-of-the-Art-Modell, das bei komplexen Aufgaben wie sprachlichen Nuancen, Kontextverständnis, Übersetzung und der Erzeugung von Dialogen hervorragende Leistung zeigt.
- Durch verbesserte Skalierbarkeit und höhere Leistung kann Llama 3 mehrstufige Aufgaben mühelos bewältigen. Der verbesserte Post-Training-Prozess senkt die Rate falscher Ablehnungen deutlich, verbessert die Abstimmung der Antworten und erhöht die Vielfalt der Modellausgaben.
- Außerdem werden Fähigkeiten wie Schlussfolgern, Codegenerierung und die Ausführung von Anweisungen deutlich verbessert. Mit Llama 3 lässt sich die Zukunft der KI gestalten.
Benchmarks des Modells Llama 3
- Das Modell Llama 3 hebt Datenmenge und Größenordnung auf ein neues Niveau. Es wurde auf mehr als 15 Billionen Token auf zwei kürzlich angekündigten 24K-GPU-Clustern trainiert; das ist ein siebenmal größerer Trainingsdatensatz als bei Llama 2 und enthält viermal so viel Code.
- Dadurch ist das bislang leistungsstärkste Llama-Modell entstanden, das eine 8K-Kontextlänge unterstützt, also doppelt so viel wie bei Llama 2.
Umfassender Ansatz für den verantwortungsvollen Einsatz von Llama 3
- Mit der Veröffentlichung von Llama 3 wurde auch der Responsible Use Guide (RUG) aktualisiert, um die umfassendsten Informationen für eine verantwortungsvolle Entwicklung mit LLMs bereitzustellen.
- Es gab Updates für Trust-&-Safety-Tools, darunter Llama Guard 2, Code Shield und Cybersec Eval 2, die für die Unterstützung der neuen von MLCommons veröffentlichten Taxonomie optimiert wurden.
- Entsprechend den im RUG festgelegten Grundsätzen wird empfohlen, sämtliche Ein- und Ausgaben von LLMs gründlich zu prüfen und zu filtern, basierend auf eigenen Content-Richtlinien, die zum jeweiligen Anwendungsfall und zur Zielgruppe passen.
Meinung von GN⁺
- Beeindruckend ist, dass zusammen mit den Leistungsverbesserungen von Llama 3 auch Richtlinien für eine verantwortungsvolle Entwicklung bereitgestellt wurden. Je leistungsfähiger ein KI-Modell ist, desto wichtiger ist es, parallel auch den richtigen Einsatz sicherzustellen.
- Aufgrund der Natur eines Open-Source-Projekts scheint es allerdings keine Möglichkeit zu geben, die Einhaltung solcher Richtlinien zu erzwingen. Es wird wohl auf die freiwillige Mitarbeit der Entwickler ankommen.
- Es wird erwartet, dass Llama 3 eine Leistung zeigt, die mit den neuesten Modellen von OpenAI wie GPT-4 konkurrieren kann; objektive Benchmark-Ergebnisse wurden jedoch noch nicht veröffentlicht. Die tatsächliche Leistung bei verschiedenen Aufgaben bleibt spannend.
- Als Open-Source-Projekt dürfte Llama 3 auch außerhalb von Meta von vielen Organisationen und Entwicklern für interessante Projekte genutzt werden. Das wird eine Gelegenheit sein, das Potenzial von Llama 3 zu überprüfen.
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentare
Es wurde die Meinung geäußert, dass man Meta dafür dankbar sei, einen Open-Source-Ansatz zu verfolgen und dabei Modellgewichte, den Tokenizer sowie Informationen zu den Trainingsdaten zu teilen. Dank dieses offenen Ansatzes von Meta sei es möglich geworden, auf Consumer-Hardware lokal recht brauchbare Modelle auszuführen.
Mit der Veröffentlichung von Llama 3 kündigte Meta außerdem an, dass multimodale Meta AI auf den Ray-Ban Meta Smart Glasses getestet werden könne. Es wurde die Ansicht vertreten, dass traditionelle Computer-/Smartphone-Schnittstellen abgesehen von einigen Nischenanwendungen verschwinden würden und stattdessen jeder einen eigenen AI-Assistenten haben werde, mit dem sich so natürlich interagieren lasse wie mit anderen Menschen.
Es gab die Meinung, man wolle Modelle sehen, die gut zu Consumer-GPUs mit 24 GB passen, etwa ein 20B-Modell mit 8-Bit-Quantisierung oder ein 40B-Modell, das auf 4 Bit quantisiert werden kann. Es wurde bedauert, dass Meta seit Llama 1 aufgehört habe, ein 30B-Modell zu veröffentlichen.
Die Modellkarte von Llama 3 enthält Benchmark-Ergebnisse im Vergleich zu anderen Llama-Modellen. Der dramatische Leistungssprung von Llama 3 gegenüber Llama 2 sei beeindruckend, und die Verdopplung des Kontextfensters auf 8k scheine viele neue Möglichkeiten zu eröffnen.
Es wurde auch geteilt, dass Zuckerberg ein Interview zu Llama 3 gegeben hat.