Points clés
- Modèles de langage avancés : Meta AI présente Llama 3, une série de modèles de langage avancés capables de multilinguisme, de codage, de raisonnement et d’utilisation d’outils.
- Capacités améliorées : Llama 3 inclut un tokenizer amélioré, l’attention groupée par requête (GQA), des ensembles de données étendus, des techniques de filtrage avancées et un engagement en faveur d’un développement responsable.
- Mise à niveau du tokenizer : Llama 3 porte la taille du vocabulaire à 128 256 jetons, améliorant ainsi l’efficacité du codage de texte multilingue et portant le nombre de paramètres à 8 milliards.
- Performances de pointe : Les modèles Llama 3 à 8B et 70B paramètres établissent de nouvelles références pour les LLM, avec des avancées significatives en pré-entraînement et post-entraînement.
- Autonomisation des développeurs : Meta AI envisage d’autonomiser les développeurs avec des options de personnalisation pour Llama 3, incluant de nouveaux outils de confiance et de sécurité, ainsi qu’une intégration avec des plateformes comme Hugging Face.
- API LLM sur Novita AI : Les développeurs peuvent accéder et utiliser les fonctionnalités de Llama 3 via une interface simplifiée fournie par l’API LLM de Novita AI.
Introduction
Le Llama 3 de Meta AI marque une avancée significative dans les modèles de langage volumineux (LLM), élevant la barre pour les capacités multilingues, le raisonnement et le codage. S’appuyant sur Llama 2, il introduit des fonctionnalités clés comme un tokenizer amélioré et l’attention groupée par requête (GQA). Cet article met en lumière les innovations de Llama 3, explore leurs applications réelles et propose un guide pour intégrer Llama 3 avec l’API LLM de Novita AI.
Exploration des concepts fondamentaux du papier Llama 3
Le papier Llama 3 présente des modèles de langage avancés de Meta AI, améliorant le traitement du langage naturel dans plusieurs langues. Il comporte des innovations telles qu’un tokenizer amélioré, le mécanisme GQA, des ensembles de données d’entraînement étendus, des techniques de filtrage avancées et un engagement en faveur d’un développement responsable. Ces avancées redéfinissent les capacités de l’IA et établissent de nouvelles normes pour l’utilisation des grands modèles de langage.
Introduction aux modèles avancés de Llama 3
Llama 3 est une série de modèles de langage prenant en charge le multilinguisme, le codage, le raisonnement et l’utilisation d’outils. Le plus grand modèle est un Transformer dense avec 405 milliards de paramètres et une fenêtre contextuelle allant jusqu’à 128 000 jetons. Llama 3 atteint la qualité des principaux modèles de langage comme GPT-4 dans diverses tâches. Meta AI publie Llama 3 publiquement, avec des versions pré-entraînées et post-entraînées du modèle à 405 milliards de paramètres, ainsi que le modèle de sécurité d’entrée et de sortie, Llama Guard 3.
Objectifs de Llama 3
Meta AI vise avec Llama 3 à créer les meilleurs modèles ouverts pour rivaliser avec les options propriétaires. En intégrant les retours des développeurs, Meta AI améliore l’utilisabilité de Llama 3 et plaide pour des pratiques responsables dans les grands modèles de langage (LLM). La sortie anticipée de ces modèles textuels encourage l’implication de la communauté. Llama 3 s’étendra avec des fonctionnalités multilingues et multimodales, un support de contexte plus long, et des capacités de base améliorées comme le raisonnement et le codage.
Llama 2 VS Llama 3 : principales différences expliquées
Llama 3 introduit un nouveau tokenizer, augmentant la taille du vocabulaire de 32 000 à 128 256 jetons. Cela améliore l’efficacité du codage de texte pour les capacités multilingues. Cependant, cela étend les matrices d’incorporation d’entrée et de sortie, faisant passer le nombre de paramètres de 7 milliards dans Llama 2 à 8 milliards dans Llama 3.
De plus, la version à 8 milliards du modèle intègre désormais l’attention groupée par requête (GQA), une représentation efficace conçue pour améliorer la gestion des contextes plus longs.
Comment construire avec Llama 3 ?
La vision de Meta AI est d’autonomiser les développeurs pour personnaliser Llama 3 selon les cas d’usage pertinents, facilitant l’adoption des meilleures pratiques et renforçant l’écosystème ouvert. Cette version inclut de nouveaux outils de confiance et de sécurité, tels que des composants mis à jour avec Llama Guard 2, Cybersec Eval 2, et l’introduction de Code Shield — une barrière pour filtrer le code non sécurisé généré par les LLM.
Llama 3 a été co-développé avec torchtune, une nouvelle bibliothèque native PyTorch conçue pour faciliter la création, le réglage fin et l’expérimentation avec les LLM. Torchtune propose des recettes d’entraînement économes en mémoire, entièrement implémentées en PyTorch, et s’intègre avec des plateformes comme Hugging Face, Weights & Biases et EleutherAI. Il prend également en charge Executorch pour une inférence efficace sur les appareils mobiles et périphériques. Pour des conseils sur le prompt engineering et l’utilisation de Llama 3 avec LangChain, Meta AI fournit un guide de démarrage complet couvrant tout, du téléchargement de Llama 3 au déploiement à grande échelle dans les applications d’IA générative.
Déploiement de Llama 3 à grande échelle
Llama 3 est désormais disponible sur les principales plateformes, y compris les fournisseurs de cloud et les fournisseurs d’API de modèles. Pour des exemples d’utilisation de toutes ces fonctionnalités, veuillez vous référer à Llama Recipes, qui inclut tout le code open source de Meta AI.
Comprendre la famille de modèles Llama
Llama (Large Language Model Meta AI, précédemment stylisé LLaMA) est une série de modèles de langage autorégressifs (LLM) développés par Meta AI, avec une première version en février 2023. La version la plus récente est Llama 3.2, lancée en septembre 2024.
Quels sont les modèles de la série Llama ?
Ci-dessous les modèles de la famille Llama disponibles dans Novita AI. Si vous êtes intéressé par un modèle, n’hésitez pas à cliquer et à l’essayer directement.
- meta-llama/llama-3.1–8b-instruct
- meta-llama/llama-3.1–70b-instruct
- meta-llama/llama-3.1–405b-instruct
- meta-llama/llama-3–8b-instruct
- meta-llama/llama-3–70b-instruct
Comparaison des modèles
La colonne du coût d’entraînement ne reflète que le coût du plus grand modèle. Par exemple, ‘21 000’ représente le coût d’entraînement de Llama 2 69B, mesuré en pétaFLOP-jours. Pour clarifier, 1 pétaFLOP-jour équivaut à 1 pétaFLOP/sec multiplié par 1 jour, soit 8,64E19 FLOP.
Atteindre des performances de pointe avec Llama 3
Les nouveaux modèles Llama 3 à 8B et 70B paramètres de Meta AI représentent une avancée significative par rapport à Llama 2, établissant une nouvelle référence pour les LLM à ces échelles. Grâce aux améliorations du pré-entraînement et du post-entraînement, les modèles pré-entraînés et affinés par instructions sont désormais les options leaders disponibles aujourd’hui aux niveaux 8B et 70B paramètres. Les améliorations des procédures de post-entraînement ont considérablement réduit les taux de faux refus, amélioré l’alignement et augmenté la diversité des réponses du modèle. De plus, Llama 3 démontre des capacités considérablement améliorées en matière de raisonnement, de génération de code et de suivi d’instructions, le rendant plus orientable que jamais.
Lors du développement de Llama 3, Meta AI s’est concentré sur les performances du modèle sur les benchmarks standards tout en optimisant pour les applications réelles. Pour y parvenir, un nouvel ensemble d’évaluation humaine de haute qualité a été créé, comprenant 1 800 invites couvrant 12 cas d’utilisation clés : demande de conseils, brainstorming, classification, réponse à des questions fermées, codage, écriture créative, extraction, incarnation d’un personnage ou d’une persona, réponse à des questions ouvertes, raisonnement, réécriture et résumé. Pour éviter un surapprentissage involontaire, même les équipes de modélisation de Meta AI n’ont pas accès à cet ensemble d’évaluation. Le graphique ci-dessous affiche les résultats agrégés des évaluations humaines pour ces catégories et invites, comparant Llama 3 à Claude Sonnet, Mistral Medium et GPT-3.5.
Les classements de préférence des annotateurs humains, basés sur cet ensemble d’évaluation, démontrent la performance supérieure du modèle de suivi d’instructions 70B de Meta AI par rapport aux modèles concurrents de taille similaire dans des scénarios réels.
Le papier Llama 3 met en lumière les avancées de Meta dans les grands modèles de langage. Il est crucial de mettre en œuvre ces innovations efficacement dans des scénarios réels. L’API LLM sur Novita AI offre aux développeurs une interface simplifiée pour accéder et utiliser ces modèles puissants basés sur les enseignements du papier Llama 3. Apprenez à intégrer les fonctionnalités de Llama 3 dans vos applications en utilisant l’API LLM sur Novita AI.
Comment utiliser les API LLM sur Novita AI pour l’intégration de modèles
L’intégration des API LLM sur Novita AI est un processus simple qui permet aux développeurs d’exploiter les fonctionnalités puissantes des grands modèles de langage, y compris la série Llama 3. Voici un guide étape par étape pour vous aider à démarrer.
Étape 1 : Créez un compte et accédez à Novita AI.
Étape 2 : Obtenez votre clé API
Vous aurez besoin d’une clé API pour authentifier vos requêtes. Vous pouvez gérer votre clé API en suivant les instructions décrites dans la documentation de Novita AI. Assurez-vous de garder votre clé API sécurisée et évitez de l’exposer dans des dépôts de code publics.
Étape 3 : Choisissez votre modèle
Novita AI propose une gamme de modèles, y compris différentes versions de Llama. Vous pouvez consulter la liste complète des modèles disponibles ici. Choisissez le modèle qui correspond le mieux aux exigences de votre application, que ce soit pour la complétion de chat, la génération de texte ou d’autres tâches.
Si vous souhaitez voir la liste complète des modèles que nous proposons, vous pouvez visiter la liste des modèles LLM de Novita AI.
Étape 4 : Consultez la référence de l’API LLM pour explorer les API et modèles disponibles auprès de Novita AI.
Étape 5 : Sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins, puis configurez votre environnement de développement et paramétrez des options comme le contenu, le rôle, le nom et l’invite.
Étape 6 : Effectuez plusieurs tests pour vous assurer que l’API fonctionne de manière cohérente.
En suivant ces étapes, vous pouvez intégrer efficacement les API LLM sur Novita AI, vous permettant d’exploiter la puissance de modèles de langage avancés comme Llama 3 pour vos applications.
Essayez Llama 3 sur le terrain de jeu LLM de Novita AI
Avant de déployer l’API LLM sur Novita AI, vous pouvez l’expérimenter dans le terrain de jeu LLM. Les développeurs bénéficient d’un quota d’utilisation gratuit. Maintenant, je vais vous guider à travers les étapes pour commencer.
Étape 1 : Accédez au terrain de jeu : Naviguez vers l’onglet Produits, sélectionnez API de modèle et commencez à explorer l’API LLM.
Étape 2 : Choisissez un modèle : Sélectionnez le modèle Llama qui correspond le mieux à vos besoins d’évaluation.
Étape 3 : Saisissez votre invite : Tapez votre invite dans le champ de saisie pour générer une réponse du modèle.
Conclusion
Llama 3, un modèle de langage de pointe, excelle dans la génération de texte, le codage et le traitement multilingue. Accessible via l’API LLM de Novita AI, les développeurs peuvent exploiter tout son potentiel pour diverses applications. Alors que Meta AI repousse les limites de la recherche en IA, Llama 3 mène l’avenir de l’IA open source, favorisant l’innovation et un accès plus large aux modèles avancés. Que ce soit pour des expériences ou un déploiement à grande échelle, Llama 3 vous fournit les outils nécessaires pour améliorer vos projets d’IA.
Questions fréquemment posées
Qu’est-ce qui rend Llama 3 différent des modèles précédents ?
Llama 3 excelle dans la reconnaissance d’images et de parole grâce à sa taille plus grande, son efficacité améliorée et son intégration transparente avec d’autres modèles.
Quels sont les principaux défis de la mise en œuvre des techniques Llama 3 ?
La mise en œuvre des techniques Llama 3 nécessite une puissance de calcul importante en raison de la taille du modèle. L’obtention de données d’entraînement diverses et de haute qualité est cruciale pour des performances optimales et la réduction des biais.
Llama 3 peut-il être appliqué à des langues autres que l’anglais ?
Llama 3 excelle dans plusieurs langues, tirant parti de données d’entraînement diverses pour apprendre efficacement les modèles dans différentes langues.
Quelle est la différence entre Llama 3.1 et Llama 3 ?
Llama 3.1 prend en charge les entrées et sorties textuelles, tandis que Llama 3 était limité à des interactions textuelles sans capacités multimodales.
Llama 3.1 est-il multimodal ?
Llama 3.1 n’est pas multimodal ; il ne traite que le texte.
Publié initialement sur Novita AI
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