Gör dig redo att bli imponerad av det senaste tillskottet till de avancerade stora språkmodellerna! Meta AI har precis presenterat Llama 2, en banbrytande modell som kommer att skaka om spelet för byggare och utvecklare överallt. Säg adjö till språkmodellernas begränsade alternativ och hej till en helt ny nivå av kraft och flexibilitet. Vill du veta mer? Läs vidare! 

Vi går igenom alla smaskiga detaljer om denna innovativa modell och vad den kan göra för dig.

TL;DR

  • Meta AI har lanserat språkmodellen Llama 2, som är mer avancerad och effektiv än sin föregångare Llama 1.
  • Den tränades på offentligt tillgängliga onlinedata värda totalt 2 biljoner tokens över tre olika parameterstorlekar: 7 miljarder, 13 miljarder och 70 miljarder.
  • Den har två belöningsmodeller som utvecklats av Meta AI med hjälp av förstärkningsinlärning med mänsklig feedback, en som fokuserar på hjälpsamhet och den andra på säkerhet.
  • Språkmodellen Llama 2 har visat sig vara mer effektiv än ChatGPT-3.5 i ett snabbt jämförelsetest.
  • Om du letar efter en AI-chattbot med mer mångsidiga språkmodeller än Llama 2, är ZenoChat utformad för dig.
  • ZenoChat är en anpassningsbar konversations-AI som utvecklats av TextCortex och som använder en annan uppsättning språkmodeller för att ge en människoliknande konversationsupplevelse.

Kort översikt över Llama 2

Språkmodellen Llama 2 lanserades av Meta AI, ett partnerskap med Microsoft, den 18 juli 2023. Språkmodellen Llama 2 har utvecklats för att vara 40% mer effektiv och avancerad än sin föregångare, Llama 1. Meta AI tränade och släppte Llama 2 i tre modellstorlekar: 7 miljarder, 13 miljarder och 70 miljarder.

En kort översikt över LLaMa 2

Förbehandlade data

Llama 2, en uppdaterad version av Llama 1, har tränats på en blandning av offentligt tillgängliga onlinedata, 40% mer än sin föregångare. Språkmodellen Llama 2 har tränats med data värda totalt 2 biljoner tokens. Det bör noteras att varje 4K-token motsvarar cirka 3500 ord.

En annan nyhet är att Llama 2-språkmodellen inte tränas med data från Meta-produkter och tjänster. Utvecklarteamet undvek att använda data som innehåller personlig information när de byggde språkmodellen för Llama 2. Vår kunskap om detta ämne är begränsad, eftersom Meta AI inte anger källan till de data som används för träningen.

Parametrar

Språkmodellen Llama 2 har släppts i tre olika parameterstorlekar: 7 miljarder, 13 miljarder och 70 miljarder. Dessutom har språkmodellen Llama 2 även en outgiven version med 34 miljarder parametrar.

Förstärkningsinlärning med mänsklig feedback (RLHF)

Vid utvecklingen av den stora språkmodellen Llama 2 använde Meta AI en teknik som kallas Reinforcement Learning with Human Feedback (RLFH) för att finjustera den. Denna process genererar utdata baserat på mänskliga preferenser och skapar ett mönster för vilka av modellens utdata som föredras av människor. Även om metoden är enkel är den effektiv när det gäller att förbättra utmatningskvaliteten.

Llama 2 Chatbot

Om du är nyfiken på hur LLaMa 2-chatten fungerar är det här platsen där du kan prova den. Eftersom det är den minsta 7B-modellen av LLaMa 2 kommer du utan tvekan att märka skillnaderna mellan din upplevelse och ChatGPT. Trots detta är det en helt öppen källkod och gratis modell. Detta är ett viktigt bidrag till branschen.

llama 2 chatbot

Två separata belöningsmodeller

Meta AI har utvecklat två olika belöningsmodeller med hjälp av förstärkningsinlärning med mänsklig feedback under träningen av språkmodellen Llama 2. En av dessa modeller fokuserar på hjälpsamhet. Därför har språkmodellen Llama 2 fått möjlighet att generera bättre utdata och ge mer värdefulla resultat. Den andra belöningsmodellen fokuserar på säkerhet. Som ett resultat har Llama 2 språkmodell programmerats för att undvika att generera svar som innehåller skadliga och oetiska termer.

Hur tränas belöningsmodeller?

Belöningsmodeller bestäms genom att välja den som är bäst lämpad för människors preferenser bland resultaten. För att visualisera det, om du har tränat en hund någon gång i ditt liv, kan du bättre förstå träningsformatet för belöningsmodellerna. Vi kan säga att språkmodellen för Llama 2 också tränas med samma teknik.

Hur fungerar belöningsmodeller?

När du matar in information i Llama 2 chatbot genererar modellen flera olika utdata. Varje utdata poängsätts som säkerhet och hjälpsamhet av belöningsmodeller. Den genererade texten med högst poäng skickas till användaren.

vad är nytt med llama 2?

Är Llama 2 bättre än ChatGPT?

Språkmodellen Llama 2 är bättre om du använder ChatGPT med standardmodellen GPT-3.5. Som ett resultat av Meta AI:s jämförelsetest av 4000 prompt har språkmodellen Llama 2 visat sig vara mer effektiv än modellen ChatGPT-0301.

llama2 vs chatgpt

Vi vill dock påpeka att chatboten ChatGPT-0301 arbetar med språkmodellen GPT-3.5. Med andra ord är språkmodellen Llama 2 inte bättre än GPT-4 eftersom GPT-4 är flera gånger mer effektiv än sin föregångare GPT-3.5. Enligt detta riktmärke kan språkmodellen Llama 2 inte slå GPT-4. Om du använder ChatGPT med språkmodellen GPT-4 är den fortfarande mer effektiv än Llama 2.

llama 2 vs gpt4

Vad skulle du säga om vi berättade att det finns ett gratis sätt att använda språkmodellen GPT-4, som är bättre än Llama-2? Svaret är ZenoChat. ZenoChat från TextCortex ger 20 gratis skapelser för användare av gratisplaner att öppet uppleva stora språkmodeller som GPT-4 och Sophos 2.

Bättre alternativ: ZenoChat

Med tanke på att språkmodellen GPT-4 är mer effektiv än Llama 2 är ZenoChat, som inte bara använder GPT-4 utan även Sophos-2 - en egen språkmodell, det bästa alternativet. ZenoChat är dina drömmars konversations-AI som utvecklats av TextCortex. Den finns tillgänglig som en webbapplikation och webbläsare extension. ZenoChat-webbläsaren extension är integrerad med över 10 000 webbplatser och appar, inklusive Google Docs, Gmail, Outlook, Notion Facebook och många fler.

Kapaciteter i ZenoChat

ZenoChat är utformad för att ge användarna en människoliknande konversationsupplevelse med avancerade språkmodeller. Du kan chatta med den eller ge den kommandon för att slutföra dina uppgifter.

ZenoChat innehåller ett webbsökningsalternativ som ger dig tillgång till aktuell information från Google. Med webbsökfunktionen kan du aktivera ZenoChat att använda internet, Wikipedia, Scholar, nyheter, YouTube, Reddit och Twitter när du producerar resultat.

ZenoChat är utformat för att generera perfekt resultat på 25+ språk. Om du arbetar i ett flerspråkigt företag eller vill ha tillgång till resurser på olika språk är ZenoChat rätt väg att gå.

Du behöver inte skriva för att använda ZenoChat, tack vare dess tal-till-text-funktion kan du använda röstkommandon och ta din AI-upplevelse till nästa nivå.

Anpassa ZenoChat

ZenoChat är en konversations-AI där du kan anpassa både databasen och svarsstilen efter dina önskemål. Tack vare funktionen"Knowledge Bases" i TextCortex kan du ladda upp dina dokument och ansluta resurser som Google Drive och Notion. På så sätt kan du få ZenoChat att använda de resurser du anger när du genererar utdata. Dessutom kan du chatta med dina dokument eller översätta dem till olika språk med ett enda klick.

ZenoChat levereras med 12 olika personas, anpassade för att hjälpa till att slutföra olika uppgifter. Om dessa personas inte är tillräckliga för dig kan du bygga din egen digitala AI med funktionen"Individual Personas". Den goda nyheten är att du inte behöver kodningskunskaper eller teknisk erfarenhet för att lägga till personas i ZenoChat.

Hur får jag tillgång till ZenoChat?

Allt du behöver göra för att få tillgång till ZenoChat är att skapa ditt kostnadsfria TextCortex -konto. Du kan sedan komma åt ZenoChat med vår webbapplikation eller webbläsare extension. Du kan fortsätta att använda ZenoChat utan att byta flik, eftersom vår webbläsare extension integreras med 4000+ webbplatser och appar.