Llama 2 — новая языковая модель с открытым исходным кодом, доступная для коммерческого использования. Бета-версия доступна по запросу. ИИ, созданный компанией Meta.
Познакомьтесь с Llama 2 от Meta, сложным инструментом искусственного интеллекта, который был разработан как большая языковая модель с открытым исходным кодом. Доступная как для исследований, так и для коммерческого использования, эта продвинутая модель может похвастаться предварительно обученными и точно настроенными языковыми моделями с количеством параметров от 7 до 70 Б. Посетив сайт ai.meta.com/llama, пользователи могут свободно изучить эту модель нового поколения.
Следующее поколение нашей открытой большой языковой модели
Этот выпуск включает веса модели и стартовый код для предварительно обученных и точно настроенных языковых моделей Llama - от 7B до 70B параметров.
Llama 2 была обучена на 40% большем количестве данных, чем Llama 1, и имеет вдвое большую длину контекста.
Обучение Llama-2-chat: Llama 2 прошла предварительное обучение на общедоступных онлайн данных. Затем создается начальная версия Llama-2-chat с помощью контролируемой тонкой настройки. Затем Llama-2-chat итеративно дорабатывается с помощью технологии Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), которая включает выборку отклонений и оптимизацию проксимальной политики (PPO).
Meta и Microsoft объединили усилия, чтобы представить Llama 2, преемницу с открытым исходным кодом широко используемой модели большого языка Llama. Эта модель призвана расширить возможности искусственного интеллекта, предлагая его бесплатно как для исследований, так и для коммерческого использования. Признанная предпочтительным партнером, компания Microsoft интегрирует Llama 2 в каталог моделей ИИ Azure, предоставляя разработчикам надежные облачные инструменты и оптимизацию для платформ Windows.
Llama 2 также доступна через других крупных провайдеров, таких как AWS и Hugging Face. Будучи приверженцами ответственного подхода к инновациям в области ИИ, Meta и Microsoft подчеркивают прозрачность и ориентированность разработок на сообщество, предоставляя такие ресурсы, как упражнения "красной тройки", схема прозрачности и руководство по ответственному использованию. Совместные инициативы, такие как Open Innovation AI Research Community и Llama Impact Challenge, также являются частью развертывания, направленного на стимулирование ответственного применения Llama 2 в различных секторах.
Особенности и примеры использования использования Llama 2:
- Модели Llama 2 обучены на 2 триллионах лексем и имеют вдвое большую длину контекста, чем Llama 1. Модели Llama-2-chat были дополнительно обучены на более чем 1 миллионе новых человеческих аннотаций.
- Llama 2 превосходит другие языковые модели с открытым исходным кодом по многим внешним показателям, включая тесты на рассуждения, кодирование, квалификацию и знания.
- Llama-2-chat использует обучение с подкреплением на основе человеческих отзывов для обеспечения безопасности и полезности
- Бесплатный доступ: Llama 2 доступна бесплатно как для исследовательских, так и для коммерческих целей
- Расширенное партнерство: Meta выбрала Microsoft в качестве предпочтительного партнера для модели Llama 2.
- Инновации с открытым исходным кодом: Подчеркивая принцип открытого исходного кода, Meta и Microsoft поддерживают разработки в области ИИ, управляемые сообществом
- Всесторонняя поддержка: Для обеспечения безопасного и ответственного использования ИИ предоставляются такие ресурсы, как "красные" группы, прозрачные схемы и руководство по ответственному использованию
- Вовлечение сообщества: Такие инициативы, как Открытое инновационное сообщество по исследованию ИИ и Llama Impact Challenge, способствуют коллективному прогрессу в развитии ИИ
Llama 2 — бесплатная нейросеть , модели LLM.
Похожие нейросети
Смотреть всеAssistants by HuggingFace
Общайтесь с самыми популярными ИИ-помощниками, созданными сообществом HuggingFace. Используемые модели: Llama-2, Openchat, Mixtral и др.
Claude 3.5 Sonnet
Усовершенствованная модель LLM, разработанная Anthropic, превосходит своих конкурентов в рассуждениях, кодировании и анализе изображений. Повышенная производительность, удвоенная скорость