Meta представляет Llama 3: Прорыв в области открытых AI языковых моделей

Meta представила Llama 3, последнюю версию своей открытой большой языковой модели (LLM). Этот новый релиз является значительным шагом вперед в технологии AI, предлагая передовые характеристики и улучшенные возможности. Llama 3 разработан для поддержки широкого спектра приложений и случаев использования, что делает его универсальным инструментом для разработчиков и исследователей в сообществе AI. Первоначальный релиз Llama 3 включает модели с 8B и 70B параметрами, предоставляя варианты для различных вычислительных требований и потребностей в производительности. Цель Meta с Llama 3 — создать лучшие открытые модели, которые могут конкурировать с проприетарными альтернативами, при этом сохраняя приверженность ответственному развитию и развертыванию AI.

Llama 3 предлагает несколько заметных улучшений по сравнению с предшественником, Llama 2: 1. Улучшенная производительность: Llama 3 демонстрирует превосходную производительность по широкому спектру отраслевых бенчмарков, устанавливая новые передовые результаты для моделей своего масштаба. 2. Улучшенное рассуждение: Новые модели показывают значительные достижения в способностях рассуждения, что делает их более эффективными для сложных задач и процессов принятия решений. 3. Улучшенная генерация кода: Llama 3 демонстрирует улучшенные способности в генерации кода, что делает его мощным инструментом для разработчиков и программистов. 4. Сниженные уровни ложного отказа: Улучшения в процедурах после обучения существенно снизили уровни ложного отказа, увеличивая общую полезность модели. 5. Увеличенное разнообразие ответов: Llama 3 предлагает более разнообразные и контекстуально уместные ответы, повышая свою универсальность в различных случаях использования. 6. Улучшенное следование инструкциям: Модель демонстрирует улучшенные способности в следовании инструкциям, что делает ее более управляемой и адаптируемой к конкретным задачам.

Архитектура и процесс обучения Llama 3 были оптимизированы для производительности и эффективности: 1. Декодерная трансформерная модель: Модель использует относительно стандартную архитектуру декодера, с ключевыми улучшениями по сравнению с Llama 2. 2. Расширенный словарь: Llama 3 использует токенизатор с словарем из 128K токенов, что позволяет более эффективно кодировать язык и улучшать производительность модели. 3. Групповое внимание к запросам (GQA): Модели с 8B и 70B параметрами используют GQA для повышения эффективности вывода. 4. Обширные обучающие данные: Llama 3 предварительно обучена на более чем 15T токенов из общедоступных источников, что в семь раз больше, чем использовалось для Llama 2. 5. Многоязычная подготовка: Более 5% предварительно обучающего набора данных состоит из высококачественных неанглоязычных данных, охватывающих более 30 языков, закладывая основу для будущих многоязычных возможностей. 6. Продвинутая фильтрация данных: Meta разработала сложные конвейеры фильтрации данных, чтобы обеспечить наивысшее качество обучающих данных, включая эвристические фильтры, фильтры NSFW и подходы к семантической дедупликации. 7. Законы масштабирования: Были разработаны детализированные законы масштабирования для оптимизации смешивания данных и решений по вычислениям во время обучения, обеспечивая высокую производительность в различных случаях использования и возможностях.

Llama 3 демонстрирует исключительную производительность по различным бенчмаркам и оценкам: 1. Стандартные бенчмарки: Модель показывает передовую производительность по широкому спектру отраслевых стандартных бенчмарков как для 8B, так и для 70B параметров. 2. Набор для человеческой оценки: Meta разработала новый высококачественный набор для человеческой оценки, содержащий 1,800 запросов, охватывающих 12 ключевых случаев использования. Llama 3 показала сильные результаты по сравнению с конкурентными моделями в этих реальных сценариях. 3. Производительность кода: Llama 3 демонстрирует значительные улучшения в задачах генерации кода, как оценено по бенчмаркам, таким как HumanEval. 4. Рассуждение и следование инструкциям: Модель показывает улучшенные способности в задачах рассуждения и следования сложным инструкциям, что делает ее более универсальной для различных приложений. 5. Увеличение эффективности: Несмотря на увеличение количества параметров, Llama 3 сохраняет эффективность вывода на уровне своего предшественника благодаря улучшениям в эффективности токенизатора и внедрению группового внимания к запросам.

Meta придает большое значение ответственному развитию AI при создании и развертывании Llama 3: 1. Системный подход: Принят комплексный подход к ответственному развитию и развертыванию, рассматривая модели Llama как часть более широкой системы, которую разработчики могут настраивать под свои конкретные нужды. 2. Тестирование безопасности: Llama 3 прошла обширное тестирование на безопасность, включая как внутренние, так и внешние усилия по выявлению и смягчению потенциальных рисков. 3. Llama Guard 2: Выпущена обновленная версия Llama Guard, обеспечивающая основу для безопасности запросов и ответов, которую можно настроить под конкретные потребности приложения. 4. CyberSecEval 2: Этот расширенный инструмент оценки оценивает уязвимость LLM к различным рискам кибербезопасности, включая злоупотребление интерпретатором кода и атаки инъекций запросов. 5. Code Shield: Новый инструмент, введенный для фильтрации небезопасного кода, создаваемого LLM, во время вывода, что снижает риски, связанные с небезопасными предложениями кода и выполнением команд. 6. Обновленное руководство по ответственному использованию: Meta выпустила обновленное руководство, предоставляющее полную информацию о ответственном развитии с LLM. 7. Открытый подход: Поддерживая открытый подход к разработке AI, Meta стремится способствовать сотрудничеству в экосистеме для совместного решения потенциальных вредов и проблем.

Llama 3 разработан для широкой доступности и легкости развертывания: 1. Доступность на облачных платформах: Модель вскоре будет доступна на основных облачных платформах, включая AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и другие. 2. Поддержка оборудования: Llama 3 поддерживается аппаратными платформами, предлагаемыми AMD, AWS, Dell, Intel, NVIDIA и Qualcomm. 3. Инструменты для разработчиков: Meta предоставляет обширные ресурсы для разработчиков, включая Llama Recipes, который содержит открытый код для тонкой настройки, развертывания и оценки модели. 4. Эффективность токенизатора: Новый токенизатор предлагает до 15% меньше токенов по сравнению с Llama 2, что способствует поддержанию эффективности вывода, несмотря на увеличение количества параметров. 5. Подход, ориентированный на сообщество: Meta применяет подход, ориентированный на сообщество, с Llama 3, делая модели доступными на ведущих облачных, хостинговых и аппаратных платформах для содействия инновациям и росту в экосистеме AI.

Meta имеет амбициозные планы по будущему развитию Llama 3: 1. Более крупные модели: Модели с более чем 400B параметрами в настоящее время находятся в процессе обучения, с многообещающими ранними результатами. 2. Новые возможности: В предстоящих релизах будут представлены мультимодальные возможности, улучшенная многоязычная поддержка и гораздо более длинные контекстные окна. 3. Непрерывное улучшение: Meta привержена постоянным улучшениям в общих возможностях модели, особенно в таких областях, как рассуждение и кодирование. 4. Публикация исследований: Подробная научная статья о Llama 3 будет опубликована после завершения процесса обучения. 5. Открытая экосистема: Meta продолжает поддерживать открытость в экосистеме AI, полагая, что открытость приводит к лучшим, более безопасным продуктам и более быстрому инновационному процессу.

Технология Llama 3 была интегрирована в Meta AI, улучшая ее возможности на различных платформах: 1. Многофункциональная доступность: Meta AI, работающий на базе Llama 3, доступен на Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger и в интернете. 2. Универсальные приложения: Пользователи могут использовать Meta AI для задач, начиная от создания контента и обучения до повышения производительности и связи. 3. Интеграция с умными очками: Запланированы испытания мультимодального Meta AI на умных очках Ray-Ban Meta. 4. Непрерывные обновления: Meta привержена постоянным улучшениям и обновлениям Meta AI, используя последние достижения в технологии Llama 3. Интегрируя Llama 3 в Meta AI, компания стремится предоставить пользователям мощного, универсального AI-ассистента, способного улучшить различные аспекты цифрового взаимодействия и продуктивности.