Llama 2 — это модель большого языка с открытым исходным кодом, разработанная Meta. Он доступен бесплатно как для исследовательского, так и для коммерческого использования. Эта модель следующего поколения включает в себя предварительно обученные и точно настроенные языковые модели с числом параметров от 7 до 70 миллиардов.
Предварительно обученные модели были обучены на 2 триллионах токенов и предлагают вдвое большую длину контекста по сравнению с Llama 1. настроенные модели были обучены на более чем 1 миллионе человеческих аннотаций. Llama 2 превосходит другие языковые модели с открытым исходным кодом в различных внешних тестах, включая рассуждение, кодирование, проверку знаний и проверку знаний. Модель использует общедоступные онлайн-источники данных для предварительного обучения и публичного использования. доступные наборы данных инструкций, а также более 1 миллиона аннотаций, сделанных человеком, для точной настройки. Meta установила партнерские отношения с поставщиками облачных услуг, компаниями и исследователями, которые поддерживают их открытый подход.
Они стремятся создать ответственную и совместную среду. Инновационная экосистема искусственного интеллекта. Они предоставляют такие ресурсы, как Руководство по ответственному использованию для разработчиков, красные команды по безопасности для повышения производительности и безопасности, Исследовательское сообщество открытых инноваций в области искусственного интеллекта для академических исследователей и Llama Impact Challenge, чтобы стимулировать использование Llama 2 для решения экологических и образовательных проблем. также поддерживает форум сообщества генеративного ИИ, консультируясь со Стэнфордской лабораторией делиберативной демократии и командой поведенческого анализа, чтобы привлечь сообщество к принятию решений относительно технологий генеративного ИИ. Чтобы получить доступ к Llama 2, пользователи могут заполнить форму загрузки, соглашаясь с конфиденциальностью Meta. политику.
Дополнительные ресурсы, включая технический обзор, исследовательскую работу и публикацию в блоге, предоставляют дополнительную информацию о Llama 2 и ее ответственном использовании.
Ответы на вопросы про Llama2 by Meta
Llama 2 — это модель большого языка с открытым исходным кодом, разработанная Meta. Эта расширенная модель включает предварительно обученные и точно настроенные языковые модели с параметрами от 7B до 70B. Он специально создан для рассуждений и различных тестов. Это не ограничивается исследовательским использованием; даже коммерческие организации могут получить выгоду от Llama 2.
Llama 2 отличается от своей предшественницы Llama 1 во многих отношениях. Предварительно обученные модели Llama 2 были обучены на 2 триллионах токенов, что предположительно больше, чем у Llama 1. Кроме того, Llama 2 предлагает вдвое большую длину контекста по сравнению с Llama 1, обеспечивая более глубокое и контекстуальное понимание и ответы.
Llama 2 имеет несколько примечательных особенностей. Диапазон параметров моделей варьируется от 7B до 70B, что дает им широкие возможности для различных применений. Он был предварительно обучен на 2 триллионах токенов и предлагает вдвое большую длину контекста по сравнению со своим предшественником. Тщательно настроенные модели используют более 1 миллиона аннотаций, сделанных человеком. Кроме того, Llama 2 превосходит другие языковые модели с открытым исходным кодом по многим внешним тестам.
Лама 2 может использоваться как в исследовательских, так и в коммерческих целях. Как языковая модель она потенциально полезна в любом сценарии, где требуется понимание или создание человеческого языка. Это могут быть чат-боты, системы перевода, инструменты создания контента, поисковые системы и многое другое.
Llama 2 считается моделью большого языка с открытым исходным кодом, поскольку ее код и модели доступны каждому бесплатно. Он был создан Meta, но распространяется открыто, чтобы другие могли использовать его или внести свой вклад в его развитие. Это соответствует принципам программного обеспечения с открытым исходным кодом.
Да, Llama 2 доступен бесплатно как для исследовательского, так и для коммерческого использования. Это означает, что вы можете использовать эту модель в своих коммерческих проектах без каких-либо затрат на использование.
Доступ к Llama 2 можно получить, заполнив форму загрузки на веб-сайте Meta. Отправляя форму, пользователи соглашаются с политикой конфиденциальности Meta. После отправки формы пользователи могут приступить к загрузке модели.
Предварительно обученные модели Llama 2 были обучены на 2 триллионах токенов. Эти токены были получены из общедоступных онлайн-источников данных, что указывает на то, что модель была обучена на широком и разнообразном наборе данных.
Llama 2 превосходит другие языковые модели с открытым исходным кодом по многим внешним тестам. Сюда входят тесты на рассуждение, кодирование, проверку навыков и знаний. Однако конкретные критерии на сайте не упоминаются.
Партнерство Meta в отношении Llama 2 направлено на развитие совместной инновационной экосистемы искусственного интеллекта. В них участвует широкий круг сторонников, таких как поставщики облачных услуг, компании, исследователи и отдельные лица, работающие в сфере технологий, научных кругов и политиков. Ожидается, что такое сотрудничество будет способствовать раннему получению обратной связи, включению в предложения для клиентов и дальнейшему исследованию модели.
Meta обеспечивает ответственное использование Llama 2 с помощью нескольких ресурсов и программ. Это включает в себя предоставление руководства по ответственному использованию для разработчиков, проведение красной команды по безопасности для повышения безопасности и производительности, создание сообщества открытых инноваций в области искусственного интеллекта и запуск Llama Impact Challenge для решения экологических и образовательных проблем.
«Llama Impact Challenge» — это инициатива, запущенная Meta с целью мотивировать широкий круг государственных, некоммерческих и коммерческих организаций использовать Llama 2 для решения экологических, образовательных и других важных проблем.
Meta предоставляет несколько ресурсов для разработчиков, использующих Llama 2. К ним относятся Руководство по ответственному использованию, технический обзор, исследовательская статья, сообщение в блоге и сама модель Llama 2. Все эти ресурсы предоставляют полезную информацию, которая поможет разработчикам понять и использовать Llama 2 ответственно и эффективно.
Форум сообщества генеративного ИИ — это инициатива Meta, направленная на вовлечение сообщества в процесс принятия решений по технологиям генеративного ИИ. Форум — это инструмент и ресурс управления для сообщества, в котором участвует репрезентативная группа людей. Обсуждения проходят в рамках консультаций со Стэнфордской лабораторией делиберативной демократии и командой Behavioral Insights, что способствует открытому сотрудничеству и прозрачности.
Продолжая загрузку Llama 2, пользователи соглашаются с политикой конфиденциальности Meta. Подробности этой политики, которая описывает, как личные данные собираются, используются и защищаются Meta, доступны на веб-сайте Meta.
Технический обзор Llama 2 дает исчерпывающее объяснение технических аспектов модели. Хотя подробности явно не упоминаются, они, скорее всего, охватывают такие аспекты, как структура, процесс обучения, варианты использования, реализация и тесты производительности.
Исследовательская статья по Llama 2 содержит подробную информацию об исследованиях, лежащих в основе языковой модели. Он доступен на веб-сайте Meta, где вы можете прочитать его для более детального понимания.
Детали «Внутри модели» Ламы 2 относятся к особенностям обучения и композиции модели. В нем упоминается большой объем предварительно обученных и точно настроенных языковых моделей, обученных на 2 триллионах токенов и имеющих вдвое большую длину контекста, чем в Llama 1. Кроме того, его точно настроенные модели были обучены на более чем 1 миллионе человеческих аннотаций.
Процесс загрузки Llama 2 включает заполнение формы на веб-сайте Meta. Согласившись с политикой конфиденциальности Meta и отправив форму, вы можете приступить к загрузке модели.
Руководство по ответственному использованию, предоставленное Meta для Llama 2, предлагает лучшие практики и рекомендации по ответственному созданию продуктов на базе больших языковых моделей. Он охватывает различные этапы разработки от начала до развертывания. Подробности руководства не упоминаются, но доступ к ним можно получить по предоставленной ссылке на веб-сайте Meta.
Плюсы и минусы Llama2 by Meta
Плюсы
Бесплатно для исследовательского использования
Бесплатно для коммерческого использования
Предварительно обученные и точно настроенные модели
Модели варьируются от параметров 7B-70B.
Обучение на 2 триллионах токенов
Удвойте контекст Ламы 1
Обучение на более чем 1 миллионе аннотаций
Превосходит другие модели с открытым исходным кодом
Сильно справляется с логическими задачами
Сильно разбирается в задачах кодирования
Сильный в тестах на квалификацию
Сильный на тестах знаний
Использует общедоступные источники данных
Точная настройка с использованием общедоступных наборов данных инструкций
Непрерывные инновации благодаря партнерству
Поддерживающее сотрудничество с исследователями
Содержит руководство по ответственному использованию
Красная команда безопасности для оптимальной производительности
Llama Impact Challenge для решения экологических проблем
При поддержке Стэнфордской лаборатории совещательной демократии
При поддержке команды Behavioral Insights
Доступно через форму загрузки
Доступен технический обзор
Исследовательская работа доступна для получения дополнительной информации
Подробная информация в сообщении в блоге
Разнообразие веса моделей.
Предоставлен стартовый код
Постоянное тестирование производительности
Открытая прозрачность приветствуется
Решите образовательные проблемы с помощью Llama Impact Challenge
Активное участие сообщества пользователей
При поддержке глобальных партнеров
Доступность в предложениях облачных провайдеров
Способствует ответственной разработке продуктов
Программа привлечения академических исследователей
Постоянное принятие в Сообщество открытых инноваций
Государственные, некоммерческие и коммерческие организации бросают вызов
Подробная техническая информация предоставлена
Поддержка доступна для разработчиков продуктов
Способствует прозрачности и сотрудничеству в исследованиях.
Модель с открытым исходным кодом
Минусы
Требуется заполнение формы доступа
Необходимо соглашение о политике конфиденциальности
Нет правильного руководства по развертыванию
Инструкция по ограниченному коммерческому использованию