LLaMA چیست؟
LLaMA (Large Language Model Meta AI) یک مجموعه از مدل‌های زبانی بنیادین است که توسط Meta AI توسعه یافته و شامل چهار مدل با اندازه‌های مختلف از 7 میلیارد تا بیش از 400 میلیارد پارامتر می‌باشد. این مدل‌ها بر اساس معماری ترنسفورمر طراحی شده‌اند و به منظور بهبود عملکردشان، تغییرات مختلفی در معماری اصلی آنها اعمال شده است
Code Llama بر اساس مدل زبانی Llama آموزش داده شده است که قبلاً توسط Meta AI منتشر شده بود. Llama یک مدل زبانی بنیادین است که بر روی متون عمومی و داده‌های کد آموزش دیده است. این در حالی است که برخی مدل‌های موفق دیگر مانند Starcoder صرفاً بر روی داده‌های کد آموزش دیده‌اند.
Llama از تکنیک‌های پیشرفتهای مانند Fine-tuning بر روی داده‌های کد، Self-Instruct برای ایجاد مجموعه داده‌های سفارشی، و Code Infilling برای تکمیل کد استفاده می‌کند.
این تکنیک‌ها باعث بهبود عملکرد مدل در وظایف مرتبط با کد می‌شود.
عملکرد بهتر
بر اساس نتایج ارائه شده، مدل‌های Llama در مقایسه با سایر مدل‌های متن باز، عملکرد بهتری در وظایف مرتبط با کد از خود نشان داده‌اند. این بهبود عملکرد می‌تواند به دلیل استفاده از مدل Llama به عنوان پایه و همچنین تکنیک‌های آموزشی پیشرفته باشد.
در مجموع، مدل‌های Code Llama با استفاده از مدل Llama به عنوان پایه، تنوع مدل‌ها، و تکنیک‌های آموزشی پیشرفته، سعی در ارائه مدل‌های قدرتمند و سفارشی‌سازی شده برای وظایف مرتبط با کد دارند.
لاما 3.1، 405 میلیارد پارامتر دارد و در حال حاضر در لیست برترین‌های LMSys Chatbot Arena جایگاه بالایی را به خود اختصاص داده است. این سنجش عملکرد بر اساس رأی‌های ناشناس کاربران ارزیابی شده است.
در ماه‌های اخیر، جایگاه برترین های این لیست بین نسخه‌های مختلف GPT-4 از OpenAI، کلود 3 از Anthropic و Gemini از گوگل تغییر کرده است. در حال حاضر، GPT-4o در صدر قرار دارد، اما مدل کوچکتر Claude 3.5 Sonnet در جایگاه دوم است و انتظار می‌رود کلود 3.5 Opus در صورت انتشار قبل از GPT-4o، جایگاه اول را کسب کند.
این به این معنی است که رقابت در بالای جدول بسیار سخت است و دیدن اینکه لاما 3.1 405B چگونه در مقایسه با این رقبا عمل می‌کند، جالب خواهد بود. در حالی که منتظر حضور لاما 3.1 405B در لیست برترین‌ها هستیم، برخی از معیارهای عملکردی در ادامه مقاله آورده شده است.
نسخه ۴۰۵ میلیارد پارامتری مدل Llama 3.1 که منتشر شده، قوی‌ترین مدل منبع باز موجود است. در این نمودار، عملکرد مدل‌های مختلف منبع باز (سبز رنگ) و منبع بسته (قرمز رنگ) را در بنچ‌مارک MMLU مشاهده می‌کنید. این نمودار نشان می‌دهد که فاصله‌ی بین عملکرد مدل‌های منبع باز و منبع بسته روز به روز کمتر می‌شود. همچنین به نظر می‌رسد (حداقل در این بنچ‌مارک) مدل‌های موجود به اشباع نزدیک می‌شوند.
نسخه های مختلف لاما در تصویر میتوانید ملاحظه بفرمایید.
قابلیت‌های چندزبانه
بروزرسانی اصلی از (Llama)لاما 3 به لاما 3.1 شامل پشتیبانی بهتر از زبان‌های غیرانگلیسی است. داده‌های آموزشی برای لاما 3 حدود 95% انگلیسی بود، بنابراین در زبان‌های دیگر عملکرد ضعیفی داشت. بروزرسانی 3.1 پشتیبانی از زبان‌های آلمانی، فرانسوی، ایتالیایی، پرتغالی، هندی، اسپانیایی و تایلندی را فراهم می‌کند.
محتوای طولانی‌تر( Longer context)
مدل‌های (Llama)لاما 3 یک پنجره محتوایی—مقدار متنی که می‌توان به‌طور همزمان تحلیل کرد—8 هزار توکن (حدود 6 هزار کلمه) داشتند. لاما 3.1 این مقدار را به 128 هزار توکن افزایش داده است، که آن را با سایر مدل‌های بزرگ زبان همتراز می‌کند. و ضعف مهم خانواده لاما را برطرف می‌کند.
و باید حواسمان به این مطلب باشد که یک پنجره‌ی محتوایی طولانی که بتواند صدها صفحه متن را نگهداری کند برای استفاده‌های سازمانی مانند خلاصه‌سازی اسناد طولانی، تولید کدهای طولانی و بزرگ ، یا مکالمات طولانی در پشتیبانی از مشتری، ضروری است.
قرارداد مدل متن باز
مدل‌های لاما 3.1 تحت موافقتنامه‌ی متن باز ویژه متا در دسترس هستند. این مجوز متن‌باز به پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها آزادی استفاده از مدل را برای هر دو کاربرد تحقیقاتی و تجاری می‌دهد.
به طور خاص، متا مجوز گسترش را به توسعه‌دهندگان داده است تا از خروجی‌های مدل‌های لاما، از جمله مدل 405B، برای بهبود مدل‌های دیگر استفاده کنند.
در اصل، این به این معنی است که هر کسی می‌تواند از قابلیت‌های مدل برای پیشبرد کار خود، ایجاد برنامه‌های جدید و کشف امکانات هوش مصنوعی استفاده کند، به شرطی که به شرایط تعیین شده در موافقتنامه پایبند باشد.
معماری Transformer با تغییرات
این بخش جزئیات فنی چگونگی کارکرد لاما 3.1 405B را توضیح می‌دهد، از جمله معماری آن، فرایند آموزش، آماده‌سازی داده‌ها، نیازهای محاسباتی و تکنیک‌های بهینه‌سازی.
لاما 3.1 405B بر اساس معماری Transformer استاندارد با یک دیکودر تنها ساخته شده است، طراحی‌ای که در بسیاری از مدل‌های موفق زبان بزرگ به کار گرفته شده است.
در حالی که ساختار اصلی ثابت مانده است، متا تغییرات جزئی‌ای برای افزایش پایداری و عملکرد مدل در حین آموزش اعمال کرده است. به‌ویژه، معماری Mixture-of-Experts (MoE) عمداً حذف شده است تا در فرایند آموزش پایداری و مقیاس‌پذیری بهتری فراهم شود.
این نمودار نشان می‌دهد که لاما 3.1 405B چگونه زبان را پردازش می‌کند. این فرایند با تقسیم متن ورودی به واحدهای کوچکتری به نام توکن‌ها آغاز می‌شود و سپس این توکن‌ها به نمایش‌های عددی به نام توکن امبدینگ‌ها تبدیل می‌شوند.
سپس این امبدینگ‌ها از طریق لایه‌های متعددی از خودتوجهی(Self-Attention) پردازش می‌شوند، جایی که مدل روابط بین توکن‌های مختلف را برای درک اهمیت و زمینه آنها در ورودی تجزیه و تحلیل می‌کند.
اطلاعات جمع‌آوری‌شده از لایه‌های خودتوجهی سپس از طریق یک شبکه فیدفوروارد عبور می‌کند، که اطلاعات را بیشتر پردازش کرده و ترکیب می‌کند تا معنا را استخراج کند. این فرایند خودتوجهی و پردازش فیدفوروارد چندین بار تکرار می‌شود تا درک مدل از متن عمیق‌تر شود.
در نهایت، مدل با استفاده از این اطلاعات، پاسخ را توکن به توکن تولید می‌کند و بر اساس خروجی‌های قبلی خود متنی هم‌خوان و مرتبط ایجاد می‌کند. این فرایند تکراری که به عنوان دیکودینگ خودبینی شناخته می‌شود، به مدل امکان می‌دهد پاسخی روان و مناسب از نظر زمینه به درخواست ورودی تولید کند.
فرایند آموزش چند مرحله‌ای
توسعه لاما 3.1 405B شامل یک فرایند آموزش چند مرحله‌ای بوده است. در ابتدا، مدل یک پیش‌آموزش بر روی مجموعه‌ای وسیع و متنوع از داده‌ها با تریلیون‌ها توکن گذرانده است. این مواجهه با مقادیر عظیمی از متن به مدل اجازه می‌دهد که دستور زبان، حقایق و توانایی‌های استدلالی را از الگوها و ساختارهایی که با آنها روبرو می‌شود، یاد بگیرد.
پس از پیش‌آموزش، مدل چندین دور آموزش نظارت‌شده (SFT)() و بهینه‌سازی مستقیم ترجیحات (DPO)() را می‌گذراند. SFT شامل آموزش بر روی وظایف و داده‌های خاص با بازخورد انسانی است که مدل را به تولید خروجی‌های مطلوب هدایت می‌کند.
از سوی دیگر، DPO بر بهبود پاسخ‌های مدل بر اساس ترجیحات جمع‌آوری شده از ارزیاب‌های انسانی تمرکز دارد. این فرایند تکراری به تدریج توانایی مدل در پیروی از دستورالعمل‌ها، بهبود کیفیت پاسخ‌ها و تضمین ایمنی را افزایش می‌دهد.
کیفیت و کمیت داده‌ها
متا ادعا می‌کند که برای لاما 3.1 405B بر کیفیت و کمیت داده‌های آموزشی تأکید زیادی داشته است. این نظارت شامل یک فرایند دقیق آماده‌سازی داده‌ها، از جمله فیلتر و پاکسازی گسترده برای افزایش کیفیت کلی مجموعه داده‌ها بوده است.
جالب اینکه مدل 405B خودش برای تولید داده‌های مصنوعی استفاده می‌شود، و همین داده‌ها به فرایند آموزش اضافه می‌شوند تا قابلیت‌های مدل را بیشتر بهبود بخشند.
مقیاس‌بندی محاسباتی
آموزش یک مدل با اندازه و پیچیدگی لاما 3.1 405B نیاز به مقدار عظیمی از قدرت محاسباتی دارد. برای مثال، متا از بیش از 16,000 پردازنده گرافیکی قدرتمند NVIDIA H100 استفاده کرده است تا این مدل را به طور کارآمد آموزش دهد.
آنها همچنین بهبودهای قابل‌توجهی در زیرساخت آموزش خود ایجاد کرده‌اند تا اطمینان حاصل شود که می‌تواند از نظر مقیاس پروژه به خوبی عمل کند، و به مدل اجازه می‌دهد که به طور کارآمد یاد بگیرد و بهبود یابد.
کوانتیزاسیون برای استنتاج(نتیجه تدریجی)-Quantization for inference
برای اینکه لاما 3.1 405B در کاربردهای واقعی کاربردی‌تر باشد، متا از تکنیکی به نام کوانتیزاسیون استفاده کرده است، که شامل تبدیل وزن‌های مدل از دقت 16 بیت (BF16) به دقت 8 بیت (FP8) می‌شود. این شبیه به تغییر از یک تصویر با وضوح بالا به یک وضوح کمی پایین‌تر است: جزئیات ضروری حفظ می‌شوند در حالی که اندازه فایل کاهش می‌یابد.
به همین ترتیب، کوانتیزاسیون محاسبات داخلی مدل را ساده‌تر می‌کند و آن را سریع‌تر و کارآمدتر بر روی یک سرور واحد اجرا می‌کند. این بهینه‌سازی استفاده از قابلیت‌های مدل را برای دیگران ساده‌تر و مقرون به صرفه‌تر می‌کند.
کاربردهای لاما 3.1 405B
لاما 3.1 405B دارای کاربردهای مختلفی است، به دلیل طبیعت متن‌باز بودن آن و قابلیت‌های زیاد و مطلوب آن.
تولید داده مصنوعی
قابلیت مدل در تولید متنی که به زبان انسانی شباهت زیادی دارد می‌تواند برای ایجاد مقادیر زیادی داده مصنوعی استفاده شود.
این داده مصنوعی می‌تواند برای آموزش مدل‌های زبانی دیگر، تقویت تکنیک‌های افزایش داده (ایجاد تنوع در داده‌های موجود)، و توسعه شبیه‌سازی‌های واقع‌گرایانه برای کاربردهای مختلف مفید باشد.
مدل تقطیر
دانش موجود در مدل 405B می‌تواند از طریق فرآیندی به نام تقطیر به مدل‌های کوچکتر و کارآمدتر منتقل شود. تقطیر مدل مانند آموزش یک دانش‌آموز (مدل کوچکتر) توسط یک متخصص (مدل بزرگتر Llama 3.1 405B) است. این فرآیند به مدل کوچکتر اجازه می‌دهد بدون نیاز به همان سطح پیچیدگی یا منابع محاسباتی مانند مدل بزرگتر، وظایف را انجام دهد. این امر امکان استفاده از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی در دستگاه‌هایی مانند گوشی‌های هوشمند یا لپ‌تاپ‌ها را فراهم می‌کند که قدرت کمتری نسبت به سرورهای قدرتمند مورد استفاده برای آموزش مدل اصلی دارند.
تحقیق و آزمایش
Llama 3.1 405B به عنوان یک ابزار تحقیقاتی ارزشمند عمل می‌کند و به دانشمندان و توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا مرزهای جدیدی در پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی را کاوش کنند. ماهیت متن‌باز بودن آن، آزمایش و همکاری را تشویق می‌کند و سرعت کاوش و کشف را افزایش می‌دهد.
راه‌حل‌های ویژه صنعتی
با تطبیق مدل با داده‌های خاص صنایع مختلف مانند بهداشت و درمان، مالی، یا آموزش، می‌توان راه‌حل‌های هوش مصنوعی سفارشی ایجاد کرد که به چالش‌ها و نیازهای خاص این حوزه‌ها پاسخ دهند.
تأکید بر ایمن بودن Llama 3.1 405B
Meta ادعا می‌کند که تأکید زیادی بر ایمنی مدل‌های Llama 3.1 دارد. قبل از انتشار Llama 3.1 405B، آنها تمرین‌های "red teaming" گسترده‌ای انجام دادند که در این تمرین‌ها، کارشناسان داخلی و خارجی به عنوان دشمنان عمل کرده و سعی می‌کنند روش‌هایی برای استفاده نادرست یا نامناسب از مدل پیدا کنند. این کار به شناسایی خطرات احتمالی یا نقاط ضعف در رفتار مدل کمک می‌کند.
علاوه بر آزمایش‌های پیش از استقرار، Llama 3.1 405B تحت فرآیند تنظیم ایمنی قرار می‌گیرد. این فرآیند شامل تکنیک‌هایی مانند یادگیری تقویت‌شده از بازخورد انسانی (RLHF)() است که در آن مدل یاد می‌گیرد تا پاسخ‌های خود را با ارزش‌ها و ترجیحات انسانی هماهنگ کند. این امر به کاهش خروجی‌های مضر یا مغرضانه کمک می‌کند و مدل را برای استفاده در دنیای واقعی ایمن‌تر و قابل اعتمادتر می‌سازد.
Meta همچنین Llama Guard 3، را که یک مدل ایمنی چندزبانه جدید است را معرفی کرده است که به فیلتر و پرچم‌گذاری محتوای مضر یا نامناسب تولید شده توسط Llama 3.1 405B کمک می‌کند. این لایه اضافی به اطمینان از اینکه خروجی‌های مدل با راهنماهای اخلاقی و ایمنی مطابقت دارند، کمک می‌کند.
یکی دیگر از ویژگی‌های ایمنی، Prompt Guard است که به جلوگیری از حملات تزریق دستورات مخرب کمک می‌کند. این حملات شامل درج دستورالعمل‌های مخرب در پرسش‌های کاربران برای دستکاری رفتار مدل می‌شود. Prompt Guard این دستورالعمل‌ها را فیلتر می‌کند و مدل را از سوءاستفاده احتمالی محافظت می‌کند.
علاوه بر این، Meta ویژگی Code Shield را معرفی کرده است که بر امنیت کد تولید شده توسط Llama 3.1 405B تمرکز دارد. Code Shield پیشنهادات کد ناامن را در زمان واقعی فیلتر می‌کند و حفاظت از اجرای دستورات ایمن را برای هفت زبان برنامه‌نویسی ارائه می‌دهد. این ویژگی به کاهش خطر تولید کدی که می‌تواند استثمار شود یا تهدید امنیتی ایجاد کند، کمک می‌کند.
ارزیابی‌های Llama 3.1 405B
Meta مدل Llama 3.1 405B را با ارزیابی‌های گسترده‌ای بر روی بیش از 150 مجموعه داده‌ی متنوع سنجیده است. این ارزیابی‌ها شامل مجموعه‌ای وسیع از وظایف و مهارت‌های زبانی است که از دانش عمومی و استدلال تا برنامه‌نویسی، ریاضیات، و قابلیت‌های چندزبانه را پوشش می‌دهد. Llama 3.1 405B در بسیاری از ارزیابی‌ها به طور رقابتی با مدل‌های برجسته‌ای که متن‌باز نیستند مانند GPT-4، GPT-4o، و Claude 3.5 Sonnet عمل می‌کند.
علاوه بر ارزیابی‌های خودکار، Meta AI ارزیابی‌های انسانی گسترده‌ای نیز انجام داده است تا عملکرد Llama 3.1 405B را در سناریوهای دنیای واقعی بسنجند. در حالی که Llama 3.1 405B در این ارزیابی‌ها رقابتی است، اما همیشه از مدل‌های دیگر پیشی نمی‌گیرد و در مقایسه‌ها تقریباً به همان میزان پیروزی و شکست دارد.
دسترسی به Llama 3.1 405B
شما میتوانید Llama 3.1 405B را از دو کانال اصلی دسترسی پیدا کنید:
- دانلود مستقیم از Meta: مدل‌های مختلف می‌توانند از وب‌سایت رسمی Llama بارگیری شوند: llama.meta.com
- دانلود از طریق Hugging Face : در پلتفرم Hugging Face در دسترس است، Hugging Face یک مرکز محبوب برای اشتراک و دسترسی به مدل‌های یادگیری ماشینی است.
مدل‌های مختلف Llama 3.1
در حالی که مدل Llama 3.1 405B با اندازه‌اش جلب توجه می‌کند، خانواده Llama 3.1 مدل‌های دیگری نیز ارائه می‌دهد که برای نیازها و محدودیت‌های مختلف منابع طراحی شده‌اند. این مدل‌ها نیز مانند نسخه 405B از پیشرفتهای تکنولوژیکی بهره‌مند هستند، اما برای نیازهای خاص تنظیم شده‌اند.
Llama 3.1 70B: چندکاره
مدل Llama 3.1 70B تعادلی بین عملکرد و کارایی برقرار می‌کند، که آن را به گزینه‌ای قوی برای طیف گسترده‌ای از کاربردها تبدیل می‌کند. این مدل در وظایفی مانند خلاصه‌سازی متون طولانی، ایجاد عوامل مکالمه‌ای چندزبانه، و ارائه کمک در برنامه‌نویسی بسیار خوب عمل می‌کند.
در حالی که این مدل کوچکتر از مدل 405B است، همچنان در مقایسه با مدل‌های متن باز و بسته دیگر با اندازه‌های مشابه در بسیاری از ارزیابی‌ها رقابتی است. اندازه کوچکتر آن نیز نصب و مدیریت روی سخت‌افزار استاندارد را آسان‌تر می‌کند.
Llama 3.1 8B: سبک و کارآمد
مدل Llama 3.1 8B اولویت را به سرعت و مصرف کم منابع می‌دهد. این مدل برای سناریوهایی که این عوامل حیاتی هستند، مانند استقرار در دستگاه‌های لبه‌ای()، پلتفرم‌های موبایل، یا محیط‌هایی با منابع محاسباتی محدود، ایده‌آل است.
با وجود اندازه کوچکتر، این مدل در مقایسه با مدل‌های مشابه از لحاظ اندازه، در وظایف مختلف عملکرد رقابتی دارد.
نتیجه‌گیری
انتشار خانواده Llama 3.1، به ویژه مدل 405B، یک مشارکت قابل توجه در حوزه مدل‌های زبان بزرگ منبع باز به حساب می‌آید.
اگرچه عملکرد آن ممکن است همیشه از تمامی مدل‌های بسته برتر نباشد، اما قابلیت‌های آن و تعهد متا به شفافیت و همکاری، مسیر جدیدی برای توسعه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.
دسترسی به مدل‌های مختلف با اندازه‌های متنوع و بهبودهای مشترک، پتانسیل کاربردهای متعددی را برای محققان، توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها فراهم می‌کند.
با اشتراک گذاری آزادانه این فناوری، متا محیطی تعاملی را تقویت می‌کند که می‌تواند پیشرفت در این حوزه را تسریع کند و هوش مصنوعی پیشرفته را در دسترس‌تر سازد.
تأثیر Llama 3.1 بر آینده هوش مصنوعی هنوز مشخص نیست، اما انتشار آن اهمیت رو به رشد ابتکارات منبع باز را در پیگیری تکنولوژی‌های هوش مصنوعی مسئولانه و مفید تأکید می‌کند.
