Введение
В новаторском заявлении на конференции Microsoft Inspire компания Meta (ранее известная как Facebook) представила свою последнюю модель ИИ, LLaMA 2 (мета-ИИ для больших языков). Эта новая большая языковая модель (LLM) не только свободно доступна для коммерческого использования, но и имеет открытый исходный код, что знаменует собой значительный сдвиг в ландшафте генеративного ИИ. В этой статье мы рассмотрим, почему эта новость меняет правила игры, и предоставим пошаговое руководство по настройке LLaMA 2 для ваших собственных проектов.
Приверженность Meta открытому исходному коду
Генеральный директор Meta Марк Цукерберг подчеркнул давнюю приверженность компании технологии с открытым исходным кодом. С помощью LLaMA 2 Meta стремится стимулировать инновации, позволяя разработчикам создавать с помощью этой передовой модели искусственного интеллекта. Открытый исходный код LLaMA 2 также повышает безопасность и защищенность, поскольку больше людей могут тщательно проверять программное обеспечение на наличие потенциальных проблем и вносить свой вклад в его улучшение.
Значение LLaMA 2
LLaMA 2 — это языковая модель авторегрессии на основе преобразователя, основанная на своем предшественнике, LLaMA 1. Она может похвастаться несколькими улучшениями, в том числе более широким диапазоном размеров модели, от семи до 70 миллиардов параметров. Модель была обучена на массивном наборе данных, который превосходит LLaMA 1 по размеру на 40%. Кроме того, LLaMA 2 имеет увеличенную длину контекста до двух триллионов токенов, что обеспечивает более глубокое понимание контекста для различных задач ИИ.
Преимущества перед конкурентами
Релиз LLaMA 2 вызвал шок у всего сообщества ИИ, особенно в сфере языковых моделей. В отличие от конкурентов, таких как ChatGPT Plus и Cohere от OpenAI, LLaMA 2 полностью бесплатна для коммерческого использования. Это открывает множество возможностей для предприятий, стремящихся использовать технологии ИИ без дополнительных затрат. Более того, явная поддержка Microsoft LLaMA 2 еще больше усиливает ее потенциальное влияние, поскольку Microsoft является инвестором как в Meta, так и в OpenAI.
Настройка LLaMA 2
Чтобы настроить LLaMA 2 для своих проектов, выполните следующие действия:
- Доступ к модели: Посетите Веб-сайт Meta AI, чтобы загрузить веса модели и токенизатор. Примите предоставленную лицензию и дождитесь подписанного URL-адреса, который будет отправлен на ваш зарегистрированный адрес электронной почты.
- Загрузка модели: используйте предоставленный сценарий
download.sh
, чтобы инициировать загрузку. Убедитесь, что вы правильно скопировали URL-адрес, и запустите сценарий с установленными необходимыми предварительными условиями, такими какwget
иmd5sum
. - Требования к установке: Создайте среду conda с установленными PyTorch и CUDA. Клонируйте репозиторий LLaMA 2 и установите необходимые зависимости, запустив
pip install -e .
в каталоге верхнего уровня. - Запуск вывода: в зависимости от желаемой модели соответствующим образом отрегулируйте значение модели-параллели (MP). LLaMA 2 поддерживает длину последовательности до 4096 токенов. Предварительно обученные модели должны запрашиваться, в то время как точно настроенные модели чата требуют определенного форматирования, как подробно описано в предоставленных примерах.
Ответственное использование и меры безопасности
Учитывая потенциальные риски, связанные с мощными возможностями LLaMA 2, Meta провела тщательное тестирование и ввела меры безопасности. Пользователи должны соблюдать правила ответственного использования, которые включают воздержание от пропаганды терроризма, создания материалов с эксплуатацией детей или участия в дискриминации. Кроме того, Meta поощряет интеграцию классификаторов безопасности для фильтрации небезопасных входных и выходных данных.
Заключение
Выпуск LLaMA 2 от Meta знаменует собой важную веху в мире ИИ. Делая эту мощную модель изучения языка открытой и доступной для коммерческого использования, Meta способствует инновациям и расширяет возможности разработчиков по всему миру. Благодаря предоставленному пошаговому руководству по установке вы теперь можете изучить обширные возможности LLaMA 2 и использовать его возможности для продвижения своих проектов ИИ.
Не забудьте посетить официальный репозиторий LLaMA 2 и ознакомиться с предоставленной документацией для получения более подробных примеров и поддержки.