主なポイント
- Llama 3.1 モデル: 8B、70B、405Bパラメータの6つの新しいオープンソースLLMモデル。ベース版とインストラクションチューニング版の両方が利用可能。
- 機能強化: セキュリティ向上のためのLlama Guard 3とPrompt Guardの導入、128Kトークンのコンテキスト長対応。
- パフォーマンス向上: 合成データ生成、多言語翻訳、数学的推論などのタスクで大幅な改善。
- 想定されるユースケース: 商業用・研究用アプリケーション、アシスタント型チャット機能、自然言語生成タスク、モデル出力を活用した機能強化の概要。
- Llama 3.1 デモへのアクセス: Hugging FaceやNovita AIなどのプラットフォームでのLlama 3.1デモの利用ガイド、セットアップ手順、モデル評価を含む。
- Novita AIとの統合: Novita AI LLM APIを介したLlama 3.1の統合手順。高度な言語処理をアプリケーションにシームレスに組み込むことが可能。
はじめに
Llama 3.1は、大規模言語モデル技術における重要な進歩であり、さまざまな用途に対応する多様なモデルを提供します。この概要では、6つの新しいオープンソースモデル、強化されたセキュリティ機能、多言語サポートを紹介します。各モデルの機能と想定用途、パフォーマンス指標について説明します。さらに、Llama 3.1デモの実践的な使い方についてもガイドを提供し、開発者、研究者、愛好家がその機能を効果的に活用できるようにします。
Llama 3.1 の理解：包括的な概要
Llama 3.1リリースでは、Llama 3アーキテクチャに基づく6つの新しいオープンソースLLMモデルが提供され、リポジトリから8B、70B、405Bパラメータの3つのサイズでダウンロード可能です。各モデルには、ベース（事前学習済み）版とインストラクションチューニング版の両方が含まれ、セキュリティ強化のためにLlama Guard 3とPrompt Guardの機能も備わっています。128Kトークンのコンテキスト長に対応し、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語の8言語で動作します。また、Llama 3.1データセットでは、グループ化クエリアテンション（GQA）を採用し、長いコンテキストを効率的に処理します。
3つのモデルは以下のように要約できます。
- Llama 3.1 405B: 合成データ生成、一般知識、長文テキスト作成、多言語翻訳などのタスクに最適で、数学的能力の向上も見られます。
- Llama 3.1 70B: コンテンツ作成、会話AI、研究開発に理想的で、テキスト要約、コード生成、指示の追従に優れています。
- Llama 3.1 8B: 計算リソースが限られた環境に最適で、ローカルデプロイに適しており、テキスト要約、分類、言語翻訳で優れた性能を発揮します。
Llama 3.1の詳細は、この動画をご覧ください。
https://www.youtube.com/embed/JzSqxK3hjPQ
Llama 3 と Llama 3.1 の比較
Llama 3.1の新機能として、インストラクションモデルがツール呼び出し向けにファインチューニングされており、エージェント型のユースケースに適しています。検索とWolfram Alphaを用いた数学的推論という2つの組み込みツールがあり、カスタムJSON関数でさらに拡張できます。
Llama 3 と Llama 3.1 の比較について詳しく知りたい場合は、詳細ブログをご覧ください。
Llama 3.1 のパフォーマンス評価は？
このセクションでは、標準的な自動ベンチマークにおけるLlama 3.1モデルのMetaのレポート結果について説明します。すべての評価において、Metaは社内の評価ライブラリを使用しています。
ベース事前学習済みモデル
インストラクションチューニングモデル
Llama 3.1 の想定用途
Llama 3.1は、多様な商業・研究要件に対応する最先端の言語モデルです。想定される用途は以下の通りです。
- 商業および研究アプリケーション: Llama 3.1は、多言語対応のさまざまな商業・研究コンテキストでの使用を目的としています。
- アシスタント型チャット: インストラクションチューニングされたテキスト専用モデルは、魅力的で効果的なアシスタント型チャット体験を生み出すために最適化されています。
- 自然言語生成タスク: 事前学習済みモデルは、幅広い自然言語生成タスクに容易に適応でき、開発者にとって汎用性の高いツールとなります。
- モデル出力の活用: Llama 3.1モデルコレクションにより、合成データ生成やモデル蒸留などのアプリケーションを含め、モデルの出力を他のモデル強化に活用できます。
- コミュニティライセンス: Llama 3.1コミュニティライセンスは、これらの多様なユースケースの実装を促進し、イノベーションとコラボレーションを推進します。
まだ試していないLlama 3.1デモの2つの方法
Llama 3.1を試してみませんか？Llama 3.1デモは、この高度なLLMを探索する素晴らしい方法です。まず、すべてをセットアップしてください。セットアップが完了したら、モデルをロードできます。シンプルなテキスト作成、翻訳、またはより複雑なタスクのいずれを実行する場合でも、すべての機能がデフォルトで利用可能です。デモでは、Llama 3.1の能力を探ることができます。
Hugging FaceでLlama 3.1デモを使う方法は？
Llama 3.1では、RoPEスケーリングを管理するためにマイナーなモデリングアップデートが必要です。Transformers バージョン4.43.2 を使用すると、新しいLlama 3.1モデルにアクセスし、Hugging Faceエコシステムで利用可能なすべてのツールを活用できます。必ず最新バージョンのTransformersを使用してください。
pip install "transformers>=4.43.2" - upgrade
以下は、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct モデルの使用例です。このモデルには約16 GBのVRAMが必要で、多くのコンシューマー向けGPUに適しています。同じコードスニペットは meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct（140 GB VRAM必要）および meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct（810 GB VRAM必要）にも適用されます。これらの仕様により、本番ユースケースにとって魅力的なモデルとなっています。8ビットまたは4ビットモードで読み込むことで、メモリ消費をさらに削減できます。
from transformers import pipeline
import torch
model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"
pipe = pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
device="cuda",
)
messages = [
{"role": "user", "content": "Who are you? Please, answer in pirate-speak."},
]
outputs = pipe(
messages,
max_new_tokens=256,
do_sample=False,
)
assistant_response = outputs[0]["generated_text"][-1]["content"]
print(assistant_response)
# Arrrr, me hearty! Yer lookin' fer a bit o' information about meself, eh? Alright then, matey! I be a language-generatin' swashbuckler, a digital buccaneer with a penchant fer spinnin' words into gold doubloons o' knowledge! Me name be... (dramatic pause)...Assistant! Aye, that be me name, and I be here to help ye navigate the seven seas o' questions and find the hidden treasure o' answers! So hoist the sails and set course fer adventure, me hearty! What be yer first question?
Novita AIでLlama 3.1デモを使う方法は？
Novita AIでLlama 3.1デモを使う方法を知りたいですか？一緒に探ってみましょう！以下の手順に従って、Novita AIでLlama 3.1モデルを簡単にテストできます。
ステップ1: Llama 3.1デモにアクセス: 「Model API」タブに移動し、「LLM API」を選択してLlama 3.1モデルの実験を開始します。
ステップ2: さまざまなモデルを探索: Novita AI uncensored model で、使用したいLlama 3.1モデルを選択し評価します。Llama 3.1では以下を提供しています。
ステップ3: プロンプトを入力して結果を取得: モデルが対応する指定フィールドにプロンプトを入力します。
Novita AI LLM APIを介してLlama 3.1を統合する方法は？
Llama 3.1デモを試し、その機能を直接体験した後、これらの機能を独自のアプリケーションに統合することに関心があるかもしれません。このセクションでは、Novita AI LLM API を使用して推論統合を実行する方法を探ります。これにより、Llama 3.1の高度な言語処理をプロジェクトにシームレスに組み込むための知識が得られます。
ステップ1: 公式 Novita AI ウェブサイトにアクセスし、アカウントにサインアップします。
ステップ2: API Key Management セクションに移動し、APIキーを生成します。
ステップ3: Llama APIドキュメント にアクセスし、Novita AIを通じて利用可能なAPIとモデルを確認します。
ステップ4: ニーズに合ったモデルを選択し、開発環境をセットアップします。content、role、name、prompt などのオプションを設定して、アプリケーションをカスタマイズします。
利用可能なモデルの全リストは、Novita AI LLM Models List をご覧ください。
ステップ6: APIが確実に動作し、アプリケーションの要件を満たしていることを確認するために、いくつかのテストを実行します。
結論
まとめると、Llama 3.1は、その前身と比較して際立った機能と性能を提供します。高度なモデル、強化されたセキュリティ、コミュニティ主導のアプローチにより、ユーザーはAIの力を効果的に活用するために必要なツールを手に入れることができます。研究、商業アプリケーション、個人プロジェクトのいずれにおいても、Llama 3.1は多様な言語処理ニーズに応える準備ができています。
よくある質問
Llama 3.1 は Claude より優れていますか？
Llama 3.1はコード生成に優れていますが、全体的なパフォーマンスはClaude 3.5に及びません。
Llama 3.1 のデモバージョンの制限は何ですか？
Llama 3.1デモでは、機能テストが可能ですが、フルバージョンと比較して制限があります。アクセス制限、処理能力の低下、リクエスト制限などが含まれます。
Llama 3.1 405B を実行するにはどのくらいのメモリが必要ですか？
Llama 3.1 405Bは、32ビットモードで1944GBのGPUメモリが必要です。16ビットモードで972GB、8ビットモードで486GBのGPUメモリが必要です。
Llama 3.1 8B を実行するにはどのくらいのVRAMが必要ですか？
Llama 3.1 8Bを実行するには、通常少なくとも24 GBのVRAMが必要です。
Llama 3.1 は GPT-4 より優れていますか？
コーディングタスクの正確性と効率を重視する場合、Llama 3.1が良い選択かもしれません。
Originally published at Novita AI
Novita AI は、AIの野望を支援するオールインワンのクラウドプラットフォームです。統合API、サーバーレス、GPUインスタンス — コスト効率の高いツールを提供します。インフラを排除し、無料で開始し、AIのビジョンを現実にしましょう。
