Facebook 的母公司 meta 本周在人工智能（AI）行業(yè)掀起了波瀾，推出了 LLaMA 2，這是一個開源的大型語言模型（LLM），旨在挑戰(zhàn)大型科技競爭對手的限制性做法。
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與谷歌、OpenAI 和其他公司發(fā)布的嚴格保密的專有模型不同，meta 公司自由發(fā)布 LLaMA 2 背后的代碼和數(shù)據(jù)，以便全球研究人員能夠構(gòu)建和改進這項技術(shù)。
meta 的首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格一直強調(diào)開源軟件對于刺激創(chuàng)新的重要性。
「開源推動創(chuàng)新，因為它使得更多開發(fā)者能夠利用新技術(shù)進行構(gòu)建?！乖瞬裨谝黄?Facebook 帖子中說道?！杆€提高了安全性，因為當軟件是開源的時候，更多人可以審查它，以便發(fā)現(xiàn)和修復(fù)潛在問題。」
LLaMA 2 的開源性質(zhì)可能會導(dǎo)致人工智能的快速進步，因為全球的開發(fā)者現(xiàn)在可以訪問、分析和構(gòu)建基礎(chǔ)模型。這是一個大膽的舉措，可能使人工智能這個快速發(fā)展的領(lǐng)域民主化，為開發(fā)者提供強大的工具來構(gòu)建創(chuàng)新的應(yīng)用和解決方案。
LLaMA 2 是對 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Bard 的公開挑戰(zhàn)
LLaMA 2 有三種規(guī)模：70 億、130 億和 700 億個參數(shù)，取決于您選擇的模型。相比之下，OpenAI 的 GPT-3.5 系列有高達 1750 億個參數(shù)，而 Google 的 Bard（基于 LaMDA）有 1370 億個參數(shù)。OpenAI 在其發(fā)布的研究中并未公開 GPT-4 的參數(shù)數(shù)量。模型中的參數(shù)數(shù)量通常與其性能和準確性相關(guān)，但更大的模型需要更多的計算資源和訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
LLaMA 2 使用的訓(xùn)練方法也值得注意，與流行的替代方法不同。該工具使用強化學(xué)習(xí)從人類反饋中進行訓(xùn)練，即從人工智能訓(xùn)練師的偏好和評分中學(xué)習(xí)。相比之下，ChatGPT 使用監(jiān)督微調(diào)，即從人類標注者提供的標記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
如何訪問和使用 LLaMA 2
鑒于 LLaMA 2 是開源的，有很多種方式可以與之交互。以下是幾種最簡單的方式，可以立即訪問并開始嘗試 LLaMA 2:
1. 與聊天機器人演示互動
使用 LLaMA 2 的最簡單方法是訪問由 Andreessen Horowitz 托管的 llama2.ai，這是一個聊天機器人模型演示。您可以向模型提問您感興趣的任何主題，或者使用特定提示請求創(chuàng)意內(nèi)容。例如，您可以問「法國總統(tǒng)是誰？」或者「寫一首關(guān)于愛的詩?！鼓€可以根據(jù)自己的喜好在平衡、創(chuàng)意和精確之間切換聊天模式。這是開始使用和對新模型進行壓力測試的最佳方式。
2. 下載 LLaMA 2 代碼
如果你想在自己的機器上運行 LLaMA 2 或修改代碼，你可以直接從 Hugging Face 下載它，Hugging Face 是一個領(lǐng)先的 AI 模型共享平臺。你需要一個 Hugging Face 賬戶以及運行代碼所需的庫和依賴項。你可以在 LLaMA 2 的代碼庫中找到安裝說明和文檔。
3. 通過微軟 Azure 訪問
通過 Microsoft Azure 是訪問 LLaMA 2 的另一個選擇，它是一種提供各種人工智能解決方案的云計算服務(wù)。您可以在 Azure AI 模型目錄中找到 LLaMA 2，您可以瀏覽、部署和管理人工智能模型。您需要一個 Azure 賬戶和訂閱才能使用此服務(wù)。這種方法適合更高級的用戶。
4. 通過 Amazon SageMaker JumpStart 訪問
您還可以通過 Amazon SageMaker JumpStart 來嘗試和部署 LLaMA 2，這是一個流行的算法、模型和解決方案中心。SageMaker JumpStart 簡化了構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機器學(xué)習(xí)（ML）模型的過程，只需點擊幾下即可完成。您需要一個 Amazon Web Services 賬戶和訂閱才能使用此服務(wù)。這是另一種推薦給高級用戶和程序員的方法。
5. 嘗試在 llama.perplexity.ai 上的特定版本
Perplexity.ai 是一個使用機器學(xué)習(xí)生成通用答案并提供一系列網(wǎng)站鏈接的網(wǎng)絡(luò)爬蟲。Llama.perplexity.ai 結(jié)合了 LLaMA 2 和 Perplexity.ai 的功能，使用新模型來提供通用答案和相關(guān)鏈接。要使用它，請訪問 llama.perplexity.ai 并在搜索框中輸入查詢。您將看到 LLaMA 2 的簡短答案，然后是一系列您可以進一步探索的鏈接。
塑造大型語言模型的未來
通過推出 LLaMA 2，meta 在向全球開發(fā)者開放人工智能方面邁出了重要的一步。隨著開發(fā)者開始定制和構(gòu)建這個新模型，我們可以預(yù)期在不久的將來會涌現(xiàn)出大量創(chuàng)新的人工智能應(yīng)用。
在企業(yè)數(shù)據(jù)的背景下，LLaMA 2 可以為企業(yè)和組織開啟巨大的潛力，以開發(fā)定制的人工智能解決方案，以滿足其特定需求。這些解決方案可以涵蓋從先進的聊天機器人到復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析工具，使 LLaMA 2 成為企業(yè)人工智能工具箱中的強大工具。
meta 的 LLaMA 2 不僅僅是一個 AI 模型，它是 AI 領(lǐng)域的一次重大變革，可能引發(fā)新一輪的創(chuàng)新浪潮。當我們開始使用和嘗試這個強大的工具時，我們會想起在 AI 世界中，唯一不變的是變化——而這次變化看起來前景非常有希望。
