توجه إلى مكتبتنا عند الطلب لعرض الجلسات من VB Transform 2023. سجل هنا
أحدثت شركة Meta ، الشركة الأم لـ Facebook ، موجات في صناعة الذكاء الاصطناعي هذا الأسبوع مع إطلاق LLaMA 2 ، وهو نموذج لغة كبير مفتوح المصدر يهدف إلى تحدي الممارسات التقييدية من قبل منافسي Big Tech.
على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التي أطلقتها Google و OpenAI وغيرهما ، والتي تخضع لحراسة مشددة في النماذج الخاصة ، فإن Meta تطلق بحرية الشفرة والبيانات وراء LLaMA 2 لتمكين الباحثين في جميع أنحاء العالم من البناء على التكنولوجيا وتحسينها.
تحدث مارك زوكربيرج ، الرئيس التنفيذي لشركة Meta ، عن أهمية البرمجيات مفتوحة المصدر لتحفيز الابتكار. قال زوكربيرج في منشور على فيسبوك: “المصدر المفتوح يقود الابتكار لأنه يمكّن العديد من المطورين من البناء باستخدام تقنية جديدة”. “كما أنه يعمل على تحسين السلامة والأمن لأنه عندما يكون البرنامج مفتوحًا ، يمكن لعدد أكبر من الأشخاص تدقيقه لتحديد المشكلات المحتملة وإصلاحها.”
يمكن لطبيعة LLaMA 2 مفتوحة المصدر أن تؤدي إلى تطورات سريعة في الذكاء الاصطناعي ، حيث يمكن للمطورين في جميع أنحاء العالم الآن الوصول إلى النموذج الأساسي وتحليله والبناء عليه. إنها خطوة جريئة يمكنها إضفاء الطابع الديمقراطي على مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور ، وتزويد المطورين بأدوات قوية لبناء تطبيقات وحلول مبتكرة.
حدث
VB Transform 2023 حسب الطلب
هل فاتتك جلسة من VB Transform 2023؟ سجل للوصول إلى المكتبة عند الطلب لجميع جلساتنا المميزة.
سجل الان
LLaMA 2 هو تحدٍ مفتوح أمام ChatGPT من OpenAI و Google Bard
يأتي LLaMA 2 بثلاثة أحجام: مع 7 مليار ، و 13 مليار ، و 70 مليار معلمة حسب الطراز الذي تختاره. وبالمقارنة ، تحتوي سلسلة GPT-3.5 من OpenAI على ما يصل إلى 175 مليار معلمة ، بينما تحتوي Google’s Bard (استنادًا إلى LaMDA) على 137 مليار معلمة. تشتهر شركة OpenAI بأنها لم تكشف عن عدد المعلمات في GPT4 في بحثها المنشور. يرتبط عدد المعلمات في النموذج بشكل عام بأدائه ودقته ، لكن النماذج الأكبر تتطلب المزيد من الموارد الحسابية والبيانات للتدريب.
طريقة التدريب المستخدمة في LLaMA 2 جديرة بالملاحظة أيضًا ومختلفة عن البدائل الشائعة. يتم تدريب LLaMA 2 باستخدام التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF) ، والتعلم من تفضيلات وتصنيفات مدربي الذكاء الاصطناعي البشري. في المقابل ، استخدم ChatGPT الضبط الدقيق الخاضع للإشراف ، والتعلم من البيانات المصنفة التي قدمها المعلقون البشريون.
كيفية الوصول إلى LLaMA واستخدامه 2
نظرًا لطبيعته مفتوحة المصدر ، توجد طرق عديدة للتفاعل مع LLaMA 2. إليك بعض أسهل الطرق للوصول إلى LLaMA 2 والبدء في تجربته الآن:
1. التفاعل مع Chatbot Demo
أسهل طريقة لاستخدام LLaMA 2 هي زيارة llama2.ai ، عرض نموذج روبوت محادثة يستضيفه Andreessen Horowitz. يمكنك طرح الأسئلة النموذجية حول أي موضوع تهتم به ، أو طلب محتوى إبداعي باستخدام مطالبات محددة. على سبيل المثال ، يمكنك أن تسأل “من هو رئيس فرنسا؟” أو “اكتب قصيدة عن الحب”. يمكنك أيضًا تغيير وضع الدردشة بين متوازن وإبداعي ودقيق ليناسب تفضيلاتك. هذه هي أفضل طريقة للبدء والبدء في اختبار الضغط على النموذج الجديد.
2. قم بتنزيل كود LLaMA 2
إذا كنت ترغب في تشغيل LLaMA 2 على جهازك الخاص أو تعديل الكود ، يمكنك تنزيله مباشرة من Hugging Face ، وهي منصة رائدة لمشاركة نماذج الذكاء الاصطناعي. ستحتاج إلى حساب Hugging Face والمكتبات والتبعيات الضرورية لتشغيل الكود. يمكنك العثور على إرشادات التثبيت والوثائق في مستودع LLaMA 2.
3. الوصول من خلال Microsoft Azure
هناك خيار آخر للوصول إلى LLaMA 2 من خلال Microsoft Azure ، وهي خدمة حوسبة سحابية تقدم حلولاً متنوعة للذكاء الاصطناعي. يمكنك العثور على LLaMA 2 في كتالوج نموذج Azure AI ، حيث يمكنك استعراض نماذج AI ونشرها وإدارتها. ستحتاج إلى حساب Azure والاشتراك لاستخدام هذه الخدمة. يوصى بهذه الطريقة للمستخدمين الأكثر تقدمًا.
4. الوصول من خلال Amazon SageMaker JumpStart
يمكنك أيضًا تجربة ونشر LLaMA 2 عبر Amazon SageMaker JumpStart ، وهو مركز شائع للخوارزميات والنماذج والحلول. يبسط SageMaker JumpStart عملية بناء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها ونشرها ببضع نقرات فقط. ستحتاج إلى حساب Amazon Web Services واشتراك لاستخدام هذه الخدمة. هذه طريقة أخرى موصى بها للمستخدمين المتقدمين والمبرمجين.
5. جرب البديل في llama.perplexity.ai
Perplexity.ai هو زاحف ويب يستخدم التعلم الآلي لإنشاء إجابات عامة على استفساراتك ثم يقدم سلسلة من روابط مواقع الويب. تجمع Llama.perplexity.ai بين قوة LLaMA 2 و Perplexity.ai لتزويدك بإجابات عامة وروابط ذات صلة باستفساراتك باستخدام النموذج الجديد لدعم إجاباتها. لاستخدامه ، يمكنك زيارة llama.perplexity.ai وكتابة استفسارك في مربع البحث. سترى إجابة مختصرة من LLaMA 2 متبوعة بقائمة من الروابط التي يمكنك استكشافها بشكل أكبر.
تشكيل مستقبل النماذج اللغوية الكبيرة
من خلال إطلاق LLaMA 2 ، اتخذت Meta خطوة مهمة في فتح الذكاء الاصطناعي للمطورين في جميع أنحاء العالم. عندما يبدأ المطورون في تخصيص هذا النموذج الجديد والبناء عليه ، يمكننا أن نتوقع رؤية طفرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المبتكرة في المستقبل القريب.
في سياق بيانات المؤسسة ، يمكن لـ LLaMA 2 إطلاق إمكانات كبيرة للشركات والمؤسسات لتطوير حلول ذكاء اصطناعي مخصصة مصممة وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة. يمكن أن تتراوح هذه من روبوتات المحادثة المتقدمة إلى أدوات تحليل البيانات المتطورة ، مما يجعل LLaMA 2 أداة قوية في صندوق أدوات AI الخاص بالمؤسسة.
إن Meta LLaMA 2 ليس مجرد نموذج للذكاء الاصطناعي ، إنه تحول زلزالي في مشهد الذكاء الاصطناعي يمكن أن يطلق موجة جديدة من الابتكار. عندما نبدأ في استخدام هذه الأداة القوية وتجربتها ، نتذكر أنه في عالم الذكاء الاصطناعي ، الثابت الوحيد هو التغيير – والتغيير لم يبدو أبدًا واعدًا إلى هذا الحد. حظا سعيدا في التجريب!
مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.
اكتشاف المزيد من نص كم
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
