Meta’nın yeni nesil büyük dil modeli (LLM), Llama 3, açık kaynak alanında çığır açan bir yenilik olarak karşımıza çıkıyor. GPT-4’ü geride bırakan bu model, selefi Llama 2’nin üzerine kurulmuş ve ChatGPT’nin açık kaynak rakibi olarak öne çıkmaktadır. Bu makalede, Llama 3’ün arkasındaki temel kavramları, yenilikçi mimarisini ve eğitim sürecini ele alacağız. Ayrıca, bu devrimsel modelin sorumlu bir şekilde nasıl kullanılacağına dair pratik rehberler sunacağız.
Llama’nın Evrimi: Llama 2’den Llama 3’e
Meta’nın CEO’su Mark Zuckerberg tarafından tanıtılan Llama 3, şimdi açık kaynaklı olarak sunulan bu model, Meta’nın çeşitli platformlarında, özellikle Messenger ve Instagram’da kullanılmak üzere optimize edilmiştir. Zuckerberg, Llama 3’ü Meta AI’nın en gelişmiş serbestçe kullanılabilir AI asistanı olarak tanımlamaktadır.
Llama 2, 2022’de piyasaya sürüldüğünde açık kaynak LLM alanında önemli bir kilometre taşı oluşturmuştu ve tüketici elektroniği cihazlarında çalışacak kadar güçlü ve verimliydi. Ancak, modelin kısıtlamaları vardı; örneğin, yanlış retler, sınırlı yardımseverlik ve kod oluşturma gibi alanlarda iyileştirme gerektiriyordu.
Llama 3: Mimarlık ve Eğitim
Llama 3’ün yeniliklerinden biri, kelime dağarcığını önemli ölçüde genişleten yeni bir tokenizer’dır. Bu genişletilmiş kelime dağarcığı, metni daha verimli kodlamayı sağlar, çok dilli performansı artırır ve genel performansı iyileştirir. Ayrıca, Gruplandırılmış Sorgu Dikkati (GQA) sayesinde model, daha uzun bağlamları daha etkili bir şekilde işleyebilir.
Eğitim Verileri ve Ölçeklendirme
Llama 3, 15 trilyon jeton içeren devasa bir veri seti ile eğitilmiştir; bu, Llama 2 için kullanılan veri setinden yedi kat daha büyüktür. Veri seti, birden fazla dilde yüksek kaliteli içerikleri kapsar ve çok dilli uygulamalar için bir hazırlık niteliğindedir.
Talimat İnce Ayarı ve Performans
Llama 3, sohbet ve diyalog uygulamalarında mükemmelliği hedefleyen yenilenmiş bir talimat ince ayarı yöntemi kullanır. Bu yöntem, denetimli ince ayar, ret örneklemesi, proksimal politika optimizasyonu (PPO) ve doğrudan tercih optimizasyonunu (DPO) içerir.
Sorumlu Geliştirme ve Güvenlik Hususları
Meta, Llama 3’ün sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve dağıtılması için çaba sarf ederken, geliştiricilere tasarım yapma ve modelleri kendi özel kullanım durumlarına göre uyarlamaları için geniş bir ekosistem sunmaktadır. Ayrıca, Llama Guard 2 ve Code Shield gibi araçlarla güvenliği artırmak için çalışmalar yapılmaktadır.
Sonuç
Llama 3, yapay zeka topluluğu için önemli bir ilerleme sunarken, açık ve sorumlu bir AI ekosistemini destekleme konusunda Meta’nın kararlılığını göstermektedir. İnovatif mimarisi ve devasa eğitim veri seti ile Llama 3, hem performans hem de sorumlu geliştirme uygulamaları açısından yeni standartlar belirlemektedir.
Yorumlar kapatıldı.