معرفی مدل لاما (LLaMA) | هوش مصنوعی شرکت متا

چرا اخیرا همه در مورد هوش مصنوعی لاما (LLaMa) شرکت متا صحبت می‌کنند؟ هم مسیر شدن با تحقیقات، اخبار، رویدادها، محصولات و پروژه‌های اوپن سورس هوش مصنوعی می‌تواند بسیار طاقت فرسا باشد. هر روز مدل جدیدی عرضه شده و توجه علاقه مندان را به خود جلب می‌کند. اگر اخبار را از نزدیک دنبال کرده باشید، احتمالا کلمه «لاما» را به کرات شنیده‌اید. این پروژه اخیرا سر و صدای زیادی به پا کرده است. در این مطلب هر آنچه لازم است در مورد هوش مصنوعی Llama بدانید را آورده‌ایم تا ببینم علت محبوبیت این پروژه میان علاقه‌مندان به دنیای تکنولوژی چیست؟

هوش مصنوعی لاما (LLaMA) چیست؟

لاما یا مخفف عبارت طولانی Large Language Model Meta AI است. تفاوت‌های فنی متعددی مابین Llama و سایر مدل‌های زبانی وجود دارد؛ اگر مدت‌هاست که از هوش مصنوعی برای امور شخصی و کاری استفاده می‌کنید، حین استفاده از Llama متوجه این تمایزهای کوچک خواهید شد. لاما 3 با حجم بزرگی از داده‌های متنی آموزش دیده است؛ که می‌توان از آن برای اموری همچون تولید محتوای خلاقانه، ترجمه و پاسخ به سوالات استفاده کرد.

معرفی نسخه‌های مختلف لاما

LLaMA 1: تاریخ انتشار این مدل، فوریه 2023 بود. LLaMA 1 شامل چهار مدل با اندازه‌های 7 میلیارد، 13 میلیارد، 33 میلیارد، و 65 میلیارد پارامتر بود. این مدل جهت استفاده در پژوهش‌های علمی طراحی شده بود و قابلیت‌هایی مشابه GPT-3 داشت.

LLaMA 2: در جولای 2023 و در نسخه‌های 7 میلیارد، 13 میلیارد و 70 میلیارد پارامتر منتشر شد. این مدل بهبود قابل توجهی از نظر دقت و توانایی در انجام وظایف پیچیده داشته است.

LLaMA 3: در آوریل 2024 معرفی شد و دو نسخه 70 و 8 میلیارد پارامتری دارد. مدل‌ها از طریق مجموعه دستورالعمل‌های عمومی و 10 میلیون داده برچسب گذاری شده ساخته شده‌اند. با اینکه این مدل‌ها فقط قادر به درک و تولید متن هستند، شرکت متا اعلام کرده است که قصد دارد مدل‌های چندوجهی را ارائه کند که مسلط به زبان‌های مختلف باشند.

نکته: «پارامتر» به مقادیر عددی اشاره دارد که مدل در طول آموزش ‌‌آن‌ها را یاد می‌گیرد.

در مقایسه با نسخه‌های قدیمی همچون لاما 2، لاما 3 دارای استدلال بهتر، قابلیت تبدیل صوت به متن، تولید کد و دنبال نمودن مجموعه‌ای از دستور العمل‌ها است. لاما 3 طبق معیارهای درک زبان و سنجش پاسخ (ARC، DROP و MMLU) بهتر از نسخه‌های قدیمی عمل می‌کند. همچنین با پلتفرم‌های فیسبوک مسنجر، اینستاگرام و واتساپ ادغام شده است. به عنوان مثال شما می‌توانید از فیس‌ بوک خلاصه‌ای از یک مقاله تحقیقاتی را درخواست کنید، یا در پست اینستاگرام از لاما بخواهید تا کپشن خلاقانه بنویسد. لاما 3 می‌تواند شعر، کد، اسکریپت و موارد دیگر را تولید کند. محققان می‌توانند به کد این نسخه دسترسی یافته و برای توسعه هرچه بیشتر آن را تقویت کنند.

ویژگی‌های هوش مصنوعی LLaMA

1. بزرگترین مدل: مدل‌های لاما در نسخه‌های مختلف با تعداد پارامترهای متفاوت ارائه شده‌اند (از 7 میلیارد تا 70 میلیارد پارامتر).
2. چند زبانه: جدیدترین نسخه این مدل از هشت زبان از جمله انگلیسی، آلمانی، فرانسوی، ایتالیایی، پرتغالی، هندی، اسپانیایی و تایلندی پشتیبانی می‌کند. بنابراین ابزاری قدرتمند برای ایجاد ارتباط در بازار جهانی است.
3. یادگیری از داده‌های به روز: لاما برخلاف چت جی پی تی می‌تواند طبق رویدادهای اخیر به سوالات کاربران پاسخ دهد.
4. افزایش Context Length: لاما با افزایش Context Length تا 128 هزار توکن می‌تواند اطلاعات طولانی و پیچیده را بهتر درک و پردازش کند.
5. پاسخ دهی سریع: به واسطه بهبود الگوریتم‌ها لاما می‌تواند به سوالات کاربران 35 درصد سریع‌تر از گذشته پاسخ دهد.
6. امنیت و حریم خصوصی: متا امنیت لاما را با ابزارهای جدیدی مانند Llama Guard 3 و Prompt Guard را توسعه داده است.

کاربردهای مدل زبانی لاما

• دستیار مجازی: ویژگی تطبیق پذیری Llama 3 باعث شده است تا بتوان از آن در طیف وسیعی از کسب و کارها استفاده کرد. از این مدل می‌توان به عنوان دستیارهای مجازی که می‌توانند قرار ملاقات‌ها را برنامه ریزی کرده، پیام ارسال نموده و تماس برقرار کنند، استفاده کرد.
• خدمات مشتری و پشتیبانی: از Llama می‌توان به عنوان چت بات‌هایی که می‌توانند همیشه به سوالات مشتریان پاسخ دهند بهره گرفت. با استفاده از لاما می‌توان مرکز تماس هوشمند راه اندازی کرد تا به راحتی بتوان دفتر کار را کنترل نمود.
• ادغام با سیستم‌های CRM برای مدیریت یکپارچه: با Llama می‌توان مقالات و پست‌های وبلاگ، توضیحات محصول، محتوای سوشال مدیا، کتاب‌ها و مقالات تحقیقاتی کامل نوشت.
• بازیابی دانش و استدلال: می‌توان سیستم‌های پشتیبان برای آنالیز داده‌ها ایجاد کرد یا سیستم‌های خِبره‌ای ساخت که مشاوره و راهنمایی تخصصی ارائه کنند.
• برنامه‌های کاربردی چند زبانه: می‌توان ابزارهای ترجمه زبان برای دور زدن محدودیت‌ها ساخت. همچنین می‌توان چت بات‌های چند زبانه و دستیاران مجازی که از مشتریان بین‌ المللی پشتیبانی می‌کنند طراحی نمود.

کلام آخر

ورود LLaMA به دنیای فناوری یک گام مهم رو به جلو در مدل‌های زبان بزرگ محسوب می‌شود. تمرکز این مدل بر آنالیز و تولید متن خلاقانه بوده و کاملا اوپن سورس است. ویژگی‌های لاما آن‌را به یک ابزار قدرتمند برای کاربردهای مختلف تبدیل کرده‌اند. با توسعه این مدل می‌توانیم شاهد پیشرفت‌های بیشتری در زمینه LLM و تغییر نحوه تعامل ‌آن‌ها با دنیای خود باشیم. در صورتی که قصد دارید از همین امروز یک دستیار هوش مصنوعی داشته باشید، پیشنهاد می‌کنیم نگاهی به چت بات باتاوا داشته باشید. به کمک باتاوا می‌توانید مشتریان را در ارتباط نگه داشته و اتوماسیون داخلی کسب و کار خود را راه اندازی کنید.  ما در شرکت عامر اندیش هوشمند با اتکا به آخرین تکنولوژی‌های هوش مصنوعی به کسب و کارها کمک می‌کنیم تا از مزایای دنیای Al به نفع خود بهره گیری کنند.