Итак, Meta AI выпускает модель Cod Lama 70 Billion: самую большую и наиболее эффективную языковую модель в семействе Cod Lama
Meta AI недавно представила свое последнее дополнение к серии моделей Cod Lama — модель Cod Lama 70 миллиардов. Эта новая модель является самой крупной и мощной языковой моделью в семействе Cod Lama и способна превосходить gp4 в задачах, связанных с кодированием. В этой статье мы рассмотрим особенности и возможности модели Cod Lama 70 Billion и ее сравнение с другими моделями на рынке.
Знакомство с моделью Cod Lama 70 Billion
Модель Cod Lama 70 Billion доступна в трех различных версиях. Первая версия является базовой моделью, которую в дальнейшем можно дорабатывать под конкретные задачи. Существует также специализированная версия для программирования на Python, а также версия с инструкциями, оптимизированная для понимания инструкций на естественном языке.
Построен на вершине Ламы 2.
Серия моделей Cod Lama не представляет собой новую архитектуру, а скорее построена на основе Lama 2. По данным Meta, в их тестах производительности Cod Lama превосходит современные общедоступные языковые модели в задачах, связанных с кодом. что является выдающимся достижением по сравнению с gp4.
Впечатляющая производительность
Исходная модель gp4, выпущенная OpenAI, имела оценку 67,0 в наборе данных Human Evolution – популярном эталоне программирования. Для сравнения, модель Cod Lama 70 миллиардов достигает 77,0 баллов в тесте на развитие человека, что значительно выше, чем у любой другой доступной модели большого языка с открытым исходным кодом. Это также выше, чем результат, указанный gp4. Однако важно отметить, что этот показатель относится к исходной версии gp4, и мы не знаем показателей развития человека для последней версии gp4.
Использование и лицензирование
Модель Cod Lama 70 миллиард выпускается под той же лицензией, что и Lama 2, а это значит, что ее можно использовать как в исследовательских, так и в коммерческих целях. Чтобы получить доступ к модели из Meta, вам необходимо заполнить форму запроса доступа. Альтернативно, модель уже доступна в формате pH, а квантовая версия может быть доступна в ближайшее время.
Тренировочный процесс
Все модели Cod Lama основаны на архитектуре Lama 2 и обучены на 500 миллиардов токенов. Для 70 миллиардов версий параметров используются дополнительные 500 миллиардов токенов. Версия Python использует набор данных из 100 миллиардов токенов для более точной настройки. Версия с тонкой настройкой инструкций, рассчитанная на более длинное контекстное окно из 16 000 токенов, использует дополнительные 20 миллиардов токенов. С другой стороны, базовая версия использует только 20 миллиардов токенов.
Запуск модели Cod Lama 70 Billion на местном уровне
Чтобы запустить модель Cod Lama 70 миллиардов локально, вам сначала необходимо загрузить Olama с веб-сайта. Процесс установки различается в зависимости от вашей операционной системы. После установки вы можете использовать команду «run code Lama 70 bill», чтобы запустить модель. Для модели также доступны различные уровни квантования, что позволяет вам выбрать конкретную версию, которая соответствует вашим потребностям.
Демонстрация
В ходе демонстрации модели Cod Lama 70 миллиардов было предложено написать функцию, которая выводит последовательность Фибоначчи, и написать HTML-код для веб-страницы с кнопкой, которая меняет цвет фона и отображает случайную шутку при нажатии. Модель успешно сгенерировала желаемые результаты, продемонстрировав свои возможности.
Будущие сравнения
Ведущий видео выразил восторг по поводу прогресса, достигнутого с моделью Cod Lama 70 миллиардов, и упомянул о планах провести всестороннее сравнение этой модели и gp4 в будущем. В ходе этого сравнения будет изучена их производительность при выполнении задач, связанных с кодированием, поскольку модель Cod Lama 70 Billion, как говорят, находится на одном уровне с gp4.
В целом, выпуск модели Cod Lama 70 миллиардов знаменует собой важную веху в области больших языковых моделей. Его впечатляющая производительность и возможности делают его ценным инструментом как для разработчиков, так и для исследователей. Поскольку Meta AI продолжает внедрять инновации и расширять границы технологий искусственного интеллекта, мы можем ожидать еще большего прогресса в будущем.
