Meta stellt Llama 3 vor: Ein Fortschritt in Open Source KI-Sprachmodellen

Meta hat Llama 3 vorgestellt, die neueste Iteration ihres Open Source großen Sprachmodells (LLM). Diese neue Version stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Technologie dar und bietet eine erstklassige Leistung sowie verbesserte Fähigkeiten. Llama 3 wurde entwickelt, um eine Vielzahl von Anwendungen und Nutzungsszenarien zu unterstützen, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für Entwickler und Forscher in der KI-Community macht. Die erste Version von Llama 3 umfasst Modelle mit 8B und 70B Parametern, die Optionen für unterschiedliche Rechenanforderungen und Leistungsbedürfnisse bieten. Das Ziel von Meta mit Llama 3 ist es, die besten offenen Modelle zu schaffen, die mit proprietären Alternativen konkurrieren können, während gleichzeitig ein Engagement für verantwortungsvolle KI-Entwicklung und -Bereitstellung aufrechterhalten wird.

Llama 3 bringt mehrere bemerkenswerte Verbesserungen im Vergleich zu seinem Vorgänger, Llama 2: 1. Verbesserte Leistung: Llama 3 zeigt eine überlegene Leistung in einer Vielzahl von Branchenbenchmarks und etabliert neue Maßstäbe für Modelle seiner Größe. 2. Verbesserte Argumentation: Die neuen Modelle zeigen signifikante Fortschritte in den Argumentationsfähigkeiten, was sie effektiver für komplexe Aufgaben und Entscheidungsprozesse macht. 3. Bessere Code-Generierung: Llama 3 weist verbesserte Fähigkeiten in der Code-Generierung auf, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Entwickler und Programmierer macht. 4. Reduzierte Falschverweigerungsraten: Verbesserungen in den Nachbearbeitungsverfahren haben die Falschverweigerungsraten erheblich gesenkt, was die Gesamtbrauchbarkeit des Modells erhöht. 5. Erhöhte Vielfalt in den Antworten: Llama 3 bietet vielfältigere und kontextuell angemessene Antworten, was seine Vielseitigkeit in verschiedenen Nutzungsszenarien erhöht. 6. Verbesserte Befehlsbefolgung: Das Modell zeigt verbesserte Fähigkeiten in der Befolgung von Anweisungen, was es steuerbarer und anpassungsfähiger für spezifische Aufgaben macht.

Die Architektur und der Trainingsprozess von Llama 3 wurden für Leistung und Effizienz optimiert: 1. Decoder-Only Transformer: Das Modell verwendet eine relativ standardisierte Decoder-Only-Transformer-Architektur mit wesentlichen Verbesserungen gegenüber Llama 2. 2. Erweitertes Vokabular: Llama 3 verwendet einen Tokenizer mit einem Vokabular von 128K Tokens, was eine effizientere Sprachkodierung und verbesserte Modellleistung ermöglicht. 3. Gruppierte Abfrageaufmerksamkeit (GQA): Sowohl die 8B- als auch die 70B-Modelle nutzen GQA zur Verbesserung der Inferenz-Effizienz. 4. Umfangreiche Trainingsdaten: Llama 3 wird mit über 15T Tokens aus öffentlich verfügbaren Quellen vortrainiert, einem Datensatz, der siebenmal größer ist als der für Llama 2 verwendete. 5. Mehrsprachige Vorbereitung: Über 5 % des Vortrainingsdatensatzes bestehen aus hochwertigen nicht-englischen Daten, die mehr als 30 Sprachen abdecken und die Grundlage für zukünftige mehrsprachige Fähigkeiten legen. 6. Fortschrittliche Datenfilterung: Meta hat ausgeklügelte Datenfilterpipelines entwickelt, um die höchste Qualität der Trainingsdaten sicherzustellen, einschließlich heuristischer Filter, NSFW-Filter und semantischer Duplikationsansätze. 7. Skalierungsgesetze: Detaillierte Skalierungsgesetze wurden entwickelt, um die Datenmischung und die Entscheidungen zur Trainingsberechnung zu optimieren und eine starke Leistung in verschiedenen Nutzungsszenarien und Fähigkeiten sicherzustellen.

Llama 3 zeigt außergewöhnliche Leistungen in verschiedenen Benchmarks und Bewertungen: 1. Standard-Benchmarks: Das Modell zeigt eine erstklassige Leistung in einer Vielzahl von branchenüblichen Benchmarks für sowohl 8B- als auch 70B-Parameter-Skalen. 2. Menschliche Bewertungsgruppe: Meta hat eine neue hochwertige menschliche Bewertungsgruppe entwickelt, die 1.800 Aufforderungen zu 12 wichtigen Nutzungsszenarien umfasst. Llama 3 zeigte in diesen realen Szenarien eine starke Leistung im Vergleich zu konkurrierenden Modellen. 3. Programmierleistung: Llama 3 weist signifikante Verbesserungen bei Aufgaben zur Code-Generierung auf, wie sie in Benchmarks wie HumanEval bewertet wurden. 4. Argumentation und Befehlsbefolgung: Das Modell zeigt verbesserte Fähigkeiten in Argumentationsaufgaben und der Befolgung komplexer Anweisungen, was es vielseitiger für verschiedene Anwendungen macht. 5. Effizienzgewinne: Trotz der erhöhten Parameteranzahl behält Llama 3 die Inferenz-Effizienz auf dem Niveau seines Vorgängers bei, dank Verbesserungen in der Effizienz des Tokenizers und der Implementierung von Gruppierter Abfrageaufmerksamkeit.

Meta hat verantwortungsvolle KI-Entwicklung bei der Erstellung und Bereitstellung von Llama 3 priorisiert: 1. Systematischer Ansatz: Ein umfassender Ansatz für verantwortungsvolle Entwicklung und Bereitstellung wurde angenommen, der Llama-Modelle als Teil eines breiteren Systems betrachtet, das Entwickler an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen können. 2. Sicherheitstests: Llama 3 hat umfangreiche Red-Teaming-Tests für die Sicherheit durchlaufen, die sowohl interne als auch externe Bemühungen umfassen, um potenzielle Risiken zu identifizieren und zu mindern. 3. Llama Guard 2: Eine aktualisierte Version von Llama Guard wurde veröffentlicht, die eine Grundlage für die Sicherheit von Aufforderungen und Antworten bietet, die für spezifische Anwendungsbedürfnisse angepasst werden kann. 4. CyberSecEval 2: Dieses erweiterte Bewertungswerkzeug bewertet die Verwundbarkeit eines LLM gegenüber verschiedenen Cybersecurity-Risiken, einschließlich Missbrauch von Code-Interpretern und Aufforderungsinjektionsangriffen. 5. Code Shield: Ein neues Werkzeug, das zur Bereitstellung von Inferenzzeit-Filterung von unsicherem Code, der von LLMs erzeugt wird, eingeführt wurde, um Risiken im Zusammenhang mit unsicheren Codevorschlägen und der Ausführung von Befehlen zu mindern. 6. Aktualisierte Richtlinien für verantwortungsvolle Nutzung: Meta hat einen aktualisierten Leitfaden veröffentlicht, der umfassende Informationen zur verantwortungsvollen Entwicklung mit LLMs bietet. 7. Offener Ansatz: Durch die Beibehaltung eines offenen Ansatzes für die KI-Entwicklung zielt Meta darauf ab, die Zusammenarbeit innerhalb des Ökosystems zu fördern, um gemeinsam potenzielle Schäden und Herausforderungen anzugehen.

Llama 3 wurde für breite Zugänglichkeit und einfache Bereitstellung konzipiert: 1. Verfügbarkeit auf Cloud-Plattformen: Das Modell wird bald auf großen Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud, Microsoft Azure und anderen verfügbar sein. 2. Hardwareunterstützung: Llama 3 wird von Hardwareplattformen unterstützt, die von AMD, AWS, Dell, Intel, NVIDIA und Qualcomm angeboten werden. 3. Entwicklerwerkzeuge: Meta bietet umfassende Ressourcen für Entwickler, einschließlich Llama Recipes, die Open-Source-Code für Feinabstimmung, Bereitstellung und Modellauswertung enthalten. 4. Effizienz des Tokenizers: Der neue Tokenizer bietet bis zu 15 % weniger Tokens im Vergleich zu Llama 2, was zur Aufrechterhaltung der Inferenz-Effizienz trotz erhöhter Parameteranzahl beiträgt. 5. Community-First-Ansatz: Meta verfolgt mit Llama 3 einen Community-First-Ansatz und stellt die Modelle auf führenden Cloud-, Hosting- und Hardwareplattformen zur Verfügung, um Innovation und Wachstum im KI-Ökosystem zu fördern.

Meta hat ehrgeizige Pläne für die zukünftige Entwicklung von Llama 3: 1. Größere Modelle: Modelle mit über 400B Parametern befinden sich derzeit im Training, mit vielversprechenden frühen Ergebnissen. 2. Neue Fähigkeiten: Zukünftige Versionen werden multimodale Fähigkeiten, verbesserte mehrsprachige Unterstützung und viel längere Kontextfenster bieten. 3. Kontinuierliche Verbesserung: Meta verpflichtet sich zu fortlaufenden Verbesserungen der Gesamtfähigkeiten des Modells, insbesondere in Bereichen wie Argumentation und Codierung. 4. Forschungs Veröffentlichung: Ein detailliertes Forschungspapier zu Llama 3 wird veröffentlicht, sobald der Trainingsprozess abgeschlossen ist. 5. Offenes Ökosystem: Meta bleibt dem Ziel verpflichtet, ein offenes KI-Ökosystem zu fördern, da Offenheit zu besseren, sichereren Produkten und schnellerer Innovation führt.

Die Technologie von Llama 3 wurde in Meta AI integriert und verbessert deren Fähigkeiten auf verschiedenen Plattformen: 1. Multi-Plattform-Verfügbarkeit: Meta AI, unterstützt von Llama 3, ist auf Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger und im Web verfügbar. 2. Vielseitige Anwendungen: Benutzer können Meta AI für Aufgaben von der Inhaltserstellung und dem Lernen bis hin zu Produktivität und Konnektivität nutzen. 3. Integration in Smart Glasses: Es sind Pläne in Arbeit, multimodale Meta AI auf Ray-Ban Meta Smart Glasses zu testen. 4. Kontinuierliche Updates: Meta verpflichtet sich zu fortlaufenden Verbesserungen und Updates für Meta AI, indem die neuesten Fortschritte in der Llama 3-Technologie genutzt werden. Durch die Integration von Llama 3 in Meta AI zielt das Unternehmen darauf ab, den Benutzern einen leistungsstarken, vielseitigen KI-Assistenten zu bieten, der verschiedene Aspekte der digitalen Interaktion und Produktivität verbessert.