Llama 2: Meta lança uma nova era da IA de código aberto

O que é o Llama 2

A Meta, empresa líder em tecnologia e inovação, acaba de lançar o Llama 2, um modelo de Inteligência Artificial (IA) de código aberto para uso gratuito em pesquisas ou aplicações comerciais. Este lançamento marca um avanço significativo na indústria da IA, com o Llama 2 superando outros modelos de linguagem de código aberto em diversos benchmarks.

O Llama 2 foi treinado em 40% mais dados do que seu antecessor, o Llama 1, e dobra sua janela de contexto para 4096 tokens. Este avanço representa um marco significativo na capacidade de processamento e compreensão de dados da IA, permitindo uma maior precisão e eficiência em diversas aplicações.

O Llama 2 não apenas supera outros modelos de linguagem de código aberto, mas também se destaca em testes de raciocínio, código, proficiência e conhecimento. Isso demonstra a versatilidade e a capacidade do Llama 2 de se adaptar a uma variedade de tarefas e desafios, tornando-o uma ferramenta valiosa para pesquisadores e empresas.

A Meta disponibilizou o Llama 2 em três tamanhos diferentes – 7, 13 e 70 bilhões de parâmetros. Essa variedade de tamanhos oferece aos usuários a flexibilidade de escolher o modelo que melhor se adapta às suas necessidades e recursos.

A decisão da Meta de disponibilizar o Llama 2 de forma gratuita para pesquisas e aplicações comerciais é um passo importante para democratizar o acesso à tecnologia de IA. Isso permite que pesquisadores e empresas de todos os tamanhos tenham acesso a uma ferramenta poderosa e versátil, que pode ser usada para impulsionar a inovação e o desenvolvimento de novas soluções.

O lançamento do Llama 2 é um testemunho do compromisso da Meta com a inovação e o avanço da tecnologia de IA. A empresa continua a liderar o caminho na pesquisa e desenvolvimento de IA, com o objetivo de criar ferramentas que possam ser usadas para resolver alguns dos maiores desafios do mundo.

Em resumo, o Llama 2 representa um avanço significativo na tecnologia de IA de código aberto. Com sua capacidade aprimorada de processamento e compreensão de dados, versatilidade e disponibilidade gratuita, o Llama 2 está pronto para impulsionar a próxima onda de inovação em IA.

 

O que é o Llama?

A Meta, uma das empresas líderes em tecnologia e inovação, tem se destacado no campo da Inteligência Artificial (IA) com o lançamento de seu modelo Llama. Este modelo de IA de código aberto é um marco na indústria, oferecendo uma ferramenta poderosa e acessível para pesquisadores e empresas.

O Llama, que é um acrônimo para Large Language Model Meta AI, é um modelo de linguagem de grande escala que foi projetado para ajudar os pesquisadores a avançar em seu trabalho neste subcampo da IA. O Llama é um modelo de linguagem de última geração que foi treinado em uma quantidade massiva de dados não rotulados, tornando-o ideal para uma variedade de tarefas.

O Llama é mais eficiente e competitivo em comparação com outros modelos de tamanho similar publicados anteriormente. Ele foi projetado para ser menor e mais performático, permitindo que pesquisadores e empresas que não têm acesso a grandes quantidades de infraestrutura possam estudar esses modelos, democratizando ainda mais o acesso a este campo importante e em rápida evolução.

Treinar modelos de base menores como o Llama é desejável no espaço de modelos de linguagem de grande escala, pois requer muito menos poder de computação e recursos para testar novas abordagens, validar o trabalho de outros e explorar novos casos de uso.

O Llama está disponível em vários tamanhos (7B, 13B, 33B e 65B parâmetros) e a Meta também compartilhou um cartão de modelo Llama que detalha como o modelo foi construído, em consonância com sua abordagem para práticas de IA responsáveis.

 

Como o Llama 2 funciona e os desafios que enfrenta

Os modelos de linguagem de grande escala, como o Llama, têm mostrado novas capacidades para gerar texto criativo, resolver teoremas matemáticos, prever estruturas de proteínas, responder a perguntas de compreensão de leitura e muito mais. Eles são um dos exemplos mais claros dos benefícios potenciais que a IA pode oferecer em escala para bilhões de pessoas.

O Llama funciona tomando uma sequência de palavras como entrada e prevendo a próxima palavra para gerar texto recursivamente. Para treinar o modelo, a Meta escolheu textos das 20 línguas com o maior número de falantes, focando naquelas com alfabetos latinos e cirílicos.

Os modelos menores treinados em mais tokens, que são pedaços de palavras, são mais fáceis de re-treinar e ajustar para casos de uso específicos. O Llama 65B e o Llama 33B foram treinados em 1,4 trilhão de tokens. O menor modelo, Llama 7B, foi treinado em um trilhão de tokens.

No entanto, mesmo com todos os avanços recentes nos modelos de linguagem de grande escala, o acesso total a eles para pesquisa ainda é limitado devido aos recursos necessários para treinar e executar tais modelos grandes. Este acesso restrito limitou a capacidade dos pesquisadores de entender como e por que esses grandes modelos de linguagem funcionam, dificultando o progresso nos esforços para melhorar sua robustez e mitigar problemas conhecidos, como viés, toxicidade e o potencial para gerar desinformação.

Sumário

Picture of Janderson de Sales

Janderson de Sales

Sou um Especialista WordPress, com formação em Tecnologia da Informação. Trabalho com produção de conteúdo para blogs, desenvolvimento e manutenção de sites WordPress, e sou um entusiasta de tecnologias de inteligência artificial. Tenho conhecimento em produção de imagens de alta qualidade em plataformas de IAs generativas de imagens e possuo habilidades em SEO e desenvolvimento web. Estou comprometido em oferecer soluções inovadoras e eficazes para atender às necessidades do mercado digital.
0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
1 Comentário
Oldest
Newest Most Voted
Feedbacks embutidos
Ver todos os comentários

[…] de modelos. Esse kit de ferramentas permitirá que desenvolvedores otimizem modelos, como o Llama 2 da Meta, para operarem de forma mais eficaz com requisitos de VRAM reduzidos e desempenho […]