मेटा ने लामा 3 का अनावरण किया: ओपन सोर्स एआई भाषा मॉडल में एक कदम आगे

मेटा ने लामा 3 का अनावरण किया, जो उनके ओपन सोर्स बड़े भाषा मॉडल (LLM) का नवीनतम संस्करण है। यह नया रिलीज एआई तकनीक में एक महत्वपूर्ण प्रगति को दर्शाता है, जो अत्याधुनिक प्रदर्शन और उन्नत क्षमताएँ प्रदान करता है। लामा 3 को विभिन्न अनुप्रयोगों और उपयोग के मामलों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे यह एआई समुदाय में डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए एक बहुपरकारी उपकरण बनता है। लामा 3 के प्रारंभिक रिलीज में 8B और 70B पैरामीटर वाले मॉडल शामिल हैं, जो विभिन्न गणनात्मक आवश्यकताओं और प्रदर्शन की जरूरतों के लिए विकल्प प्रदान करते हैं। मेटा का लक्ष्य लामा 3 के साथ सबसे अच्छे ओपन मॉडल बनाना है जो स्वामित्व वाले विकल्पों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकें, जबकि जिम्मेदार एआई विकास और तैनाती के प्रति अपनी प्रतिबद्धता बनाए रखते हैं।

लामा 3 अपने पूर्ववर्ती लामा 2 की तुलना में कई उल्लेखनीय सुधार लाता है: 1. उन्नत प्रदर्शन: लामा 3 उद्योग मानकों पर एक विस्तृत श्रृंखला में उत्कृष्ट प्रदर्शन दिखाता है, जो इसके पैमाने के लिए नए अत्याधुनिक परिणाम स्थापित करता है। 2. बेहतर तर्कशक्ति: नए मॉडल तर्क क्षमताओं में महत्वपूर्ण प्रगति दिखाते हैं, जिससे वे जटिल कार्यों और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के लिए अधिक प्रभावी बनते हैं। 3. बेहतर कोड जनरेशन: लामा 3 कोड जनरेशन में उन्नत क्षमताएँ प्रदर्शित करता है, जिससे यह डेवलपर्स और प्रोग्रामर्स के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनता है। 4. गलत अस्वीकृति दरों में कमी: पोस्ट-ट्रेनिंग प्रक्रियाओं में सुधार ने गलत अस्वीकृति दरों को काफी कम कर दिया है, जिससे मॉडल की समग्र उपयोगिता बढ़ गई है। 5. प्रतिक्रियाओं में विविधता में वृद्धि: लामा 3 अधिक विविध और संदर्भानुकूल प्रतिक्रियाएँ प्रदान करता है, जिससे यह विभिन्न उपयोग के मामलों में अपनी बहुपरकारीता को बढ़ाता है। 6. निर्देशों का बेहतर पालन: मॉडल निर्देशों का पालन करने में सुधारित क्षमताएँ प्रदर्शित करता है, जिससे यह विशिष्ट कार्यों के लिए अधिक नियंत्रित और अनुकूलनीय बनता है।

लामा 3 की आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण प्रक्रिया को प्रदर्शन और दक्षता के लिए अनुकूलित किया गया है: 1. डिकोडर-केवल ट्रांसफार्मर: मॉडल एक अपेक्षाकृत मानक डिकोडर-केवल ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जिसमें लामा 2 की तुलना में प्रमुख सुधार हैं। 2. विस्तारित शब्दावली: लामा 3 एक टोकनाइज़र का उपयोग करता है जिसमें 128K टोकन की शब्दावली है, जो अधिक कुशल भाषा एन्कोडिंग और बेहतर मॉडल प्रदर्शन को सक्षम बनाती है। 3. समूहित क्वेरी ध्यान (GQA): 8B और 70B दोनों मॉडल GQA का उपयोग करते हैं ताकि अनुमान लगाने की दक्षता को बढ़ाया जा सके। 4. व्यापक प्रशिक्षण डेटा: लामा 3 को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध स्रोतों से 15T टोकन से अधिक पर पूर्व-प्रशिक्षित किया गया है, जो लामा 2 के लिए उपयोग किए गए डेटा सेट से सात गुना बड़ा है। 5. बहुभाषी तैयारी: पूर्व-प्रशिक्षण डेटा सेट का 5% से अधिक उच्च गुणवत्ता वाले गैर-अंग्रेजी डेटा पर आधारित है, जो 30 से अधिक भाषाओं को कवर करता है, भविष्य की बहुभाषी क्षमताओं के लिए आधार तैयार करता है। 6. उन्नत डेटा फ़िल्टरिंग: मेटा ने उच्चतम गुणवत्ता के प्रशिक्षण डेटा को सुनिश्चित करने के लिए जटिल डेटा-फ़िल्टरिंग पाइपलाइनों का विकास किया, जिसमें ह्यूरिस्टिक फ़िल्टर, NSFW फ़िल्टर और सेमांटिक डेडुप्लिकेशन दृष्टिकोण शामिल हैं। 7. स्केलिंग कानून: डेटा मिश्रण और प्रशिक्षण गणना निर्णयों को अनुकूलित करने के लिए विस्तृत स्केलिंग कानून विकसित किए गए, जो विभिन्न उपयोग के मामलों और क्षमताओं में मजबूत प्रदर्शन सुनिश्चित करते हैं।

लामा 3 विभिन्न बेंचमार्क और मूल्यांकन में असाधारण प्रदर्शन प्रदर्शित करता है: 1. मानक बेंचमार्क: मॉडल 8B और 70B पैरामीटर स्केल के लिए उद्योग-मानक बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन दिखाता है। 2. मानव मूल्यांकन सेट: मेटा ने 12 प्रमुख उपयोग के मामलों को कवर करने वाले 1,800 प्रॉम्प्ट्स के साथ एक नया उच्च गुणवत्ता वाला मानव मूल्यांकन सेट विकसित किया। लामा 3 ने इन वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में प्रतिस्पर्धी मॉडलों के खिलाफ मजबूत प्रदर्शन दिखाया। 3. कोडिंग प्रदर्शन: लामा 3 कोड जनरेशन कार्यों में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है, जैसे कि HumanEval जैसे बेंचमार्क पर मूल्यांकन किया गया। 4. तर्कशक्ति और निर्देश पालन: मॉडल तर्क कार्यों में और जटिल निर्देशों का पालन करने में उन्नत क्षमताएँ दिखाता है, जिससे यह विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए अधिक बहुपरकारी बनता है। 5. दक्षता लाभ: पैरामीटर की संख्या में वृद्धि के बावजूद, लामा 3 अपने पूर्ववर्ती के समान अनुमान लगाने की दक्षता बनाए रखता है, जो टोकनाइज़र की दक्षता में सुधार और समूहित क्वेरी ध्यान के कार्यान्वयन के कारण है।

मेटा ने लामा 3 के निर्माण और तैनाती में जिम्मेदार एआई विकास को प्राथमिकता दी है: 1. सिस्टम-स्तरीय दृष्टिकोण: जिम्मेदार विकास और तैनाती के लिए एक व्यापक दृष्टिकोण अपनाया गया है, लामा मॉडलों को एक व्यापक प्रणाली के हिस्से के रूप में देखते हुए जिसे डेवलपर्स अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित कर सकते हैं। 2. सुरक्षा परीक्षण: लामा 3 ने सुरक्षा के लिए व्यापक रेड-टीमिंग (परीक्षण) किया है, जिसमें संभावित जोखिमों की पहचान और उन्हें कम करने के लिए आंतरिक और बाहरी प्रयास शामिल हैं। 3. लामा गार्ड 2: लामा गार्ड का एक अद्यतन संस्करण जारी किया गया है, जो प्रॉम्प्ट और प्रतिक्रिया सुरक्षा के लिए एक आधार प्रदान करता है जिसे विशिष्ट अनुप्रयोग आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। 4. साइबरसेकएवल 2: यह विस्तारित मूल्यांकन उपकरण एक LLM की विभिन्न साइबर सुरक्षा जोखिमों के प्रति संवेदनशीलता का आकलन करता है, जिसमें कोड इंटरप्रेटर दुरुपयोग और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमले शामिल हैं। 5. कोड शील्ड: एक नया उपकरण जो LLM द्वारा उत्पन्न असुरक्षित कोड के अनुमान-समय फ़िल्टरिंग प्रदान करता है, असुरक्षित कोड सुझावों और कमांड निष्पादन से संबंधित जोखिमों को कम करता है। 6. अद्यतन जिम्मेदार उपयोग गाइड: मेटा ने LLM के साथ जिम्मेदार विकास पर व्यापक जानकारी प्रदान करने वाला एक अद्यतन गाइड जारी किया है। 7. ओपन दृष्टिकोण: एआई विकास के लिए एक ओपन दृष्टिकोण बनाए रखकर, मेटा संभावित हानियों और चुनौतियों को सामूहिक रूप से संबोधित करने के लिए पारिस्थितिकी तंत्र में सहयोग को बढ़ावा देने का लक्ष्य रखता है।

लामा 3 को व्यापक पहुंच और तैनाती में आसानी के लिए डिज़ाइन किया गया है: 1. क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म उपलब्धता: मॉडल जल्द ही AWS, Google Cloud, Microsoft Azure और अन्य प्रमुख क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर उपलब्ध होगा। 2. हार्डवेयर समर्थन: लामा 3 को AMD, AWS, Dell, Intel, NVIDIA और Qualcomm द्वारा पेश किए गए हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म द्वारा समर्थित किया गया है। 3. डेवलपर उपकरण: मेटा डेवलपर्स के लिए व्यापक संसाधन प्रदान करता है, जिसमें लामा रेसिपीज़ शामिल हैं, जिसमें फाइन-ट्यूनिंग, तैनाती और मॉडल मूल्यांकन के लिए ओपन-सोर्स कोड है। 4. टोकनाइज़र दक्षता: नया टोकनाइज़र लामा 2 की तुलना में 15% कम टोकन प्रदान करता है, जो बढ़ी हुई पैरामीटर संख्या के बावजूद अनुमान लगाने की दक्षता को बनाए रखने में योगदान करता है। 5. समुदाय-प्रथम दृष्टिकोण: मेटा लामा 3 के साथ एक समुदाय-प्रथम दृष्टिकोण अपना रहा है, जिससे मॉडल को प्रमुख क्लाउड, होस्टिंग और हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म पर उपलब्ध कराया जा सके ताकि एआई पारिस्थितिकी तंत्र में नवाचार और विकास को बढ़ावा मिल सके।

मेटा के लामा 3 के भविष्य के विकास के लिए महत्वाकांक्षी योजनाएँ हैं: 1. बड़े मॉडल: 400B से अधिक पैरामीटर वाले मॉडल वर्तमान में प्रशिक्षण में हैं, जिनके प्रारंभिक परिणाम आशाजनक हैं। 2. नई क्षमताएँ: आगामी रिलीज में मल्टीमोडल क्षमताएँ, बेहतर बहुभाषी समर्थन और बहुत लंबे संदर्भ विंडो शामिल होंगे। 3. निरंतर सुधार: मेटा समग्र मॉडल क्षमताओं में निरंतर सुधार के लिए प्रतिबद्ध है, विशेष रूप से तर्क और कोडिंग जैसे क्षेत्रों में। 4. अनुसंधान प्रकाशन: लामा 3 पर एक विस्तृत शोध पत्र प्रशिक्षण प्रक्रिया पूरी होने के बाद प्रकाशित किया जाएगा। 5. ओपन पारिस्थितिकी तंत्र: मेटा एक ओपन एआई पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने के लिए प्रतिबद्ध है, यह मानते हुए कि खुलापन बेहतर, सुरक्षित उत्पादों और तेज नवाचार की ओर ले जाता है।

लामा 3 तकनीक को मेटा एआई में एकीकृत किया गया है, जो विभिन्न प्लेटफार्मों पर इसकी क्षमताओं को बढ़ाता है: 1. मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म उपलब्धता: लामा 3 द्वारा संचालित मेटा एआई फेसबुक, इंस्टाग्राम, व्हाट्सएप, मैसेंजर और वेब पर उपलब्ध है। 2. बहुपरकारी अनुप्रयोग: उपयोगकर्ता सामग्री निर्माण और सीखने से लेकर उत्पादकता और कनेक्टिविटी तक के कार्यों के लिए मेटा एआई का लाभ उठा सकते हैं। 3. स्मार्ट चश्मे का एकीकरण: रे-बैन मेटा स्मार्ट चश्मे पर मल्टीमोडल मेटा एआई का परीक्षण करने की योजनाएँ हैं। 4. निरंतर अपडेट: मेटा मेटा एआई में निरंतर सुधार और अपडेट के लिए प्रतिबद्ध है, लामा 3 तकनीक में नवीनतम प्रगति का लाभ उठाते हुए। लामा 3 को मेटा एआई में एकीकृत करके, कंपनी उपयोगकर्ताओं को एक शक्तिशाली, बहुपरकारी एआई सहायक प्रदान करने का लक्ष्य रखती है जो डिजिटल इंटरैक्शन और उत्पादकता के विभिन्न पहलुओं को बढ़ाने में सक्षम हो।