Die Llama 2 Modelle reichen in ihrer Größe von 7 bis 70 Milliarden Parametern und stellen damit eine beeindruckende Kraft in der KI-Landschaft dar.
Laut den Behauptungen von Meta "übertreffen diese Modelle open-source Chatmodelle in den meisten Benchmarks, die wir getestet haben."
Die Veröffentlichung von Llama 2 markiert einen Wendepunkt auf dem Markt für große Sprachmodelle (LLM) und hat bereits die Aufmerksamkeit von Branchenexperten und Enthusiasten gleichermaßen erregt.
Die neuen Sprachmodelle, die von Llama 2 angeboten werden, gibt es in zwei Varianten - vortrainiert und fein abgestimmt:
Die vortrainierten Modelle sind auf unglaublichen zwei Billionen Tokens trainiert und haben ein Kontextfenster von 4096 Tokens, was ihnen die Verarbeitung großer Mengen an Inhalten auf einmal ermöglicht. Die fein abgestimmten Modelle, die für Chat-Anwendungen wie ChatGPT entwickelt wurden, wurden auf "über eine Million menschliche Annotationen" trainiert, was ihre Sprachverarbeitungsfähigkeiten weiter verbessert. Obwohl die Leistung von Llama 2 noch nicht mit der von OpenAI's GPT-4 konkurrieren kann, zeigt es bemerkenswerte Versprechungen für ein Open-Source-Modell.
Die lang erwartete Llama-2 Fortsetzung: Es ist das beste OSS-Modell, das wir jetzt haben.
▸ Ebenen: 7B, 13B, 70B. Kontext: 4K ▸ 70B ist nahe an GPT-3.5 bei Reasoning-Aufgaben, aber es gibt eine signifikante Lücke bei Coding-Benchmarks. Es ist gleich gut oder besser als PaLM-540B bei den meisten... pic.twitter.com/qiQr4NsuxC
Allerdings hat jemand die Gewichte von LLaMA auf Torrent-Seiten durchgesickert, was zu einem Anstieg ihrer Nutzung in der KI-Gemeinschaft geführt hat. Dies legte den Grundstein für eine schnell wachsende Underground-LLM-Entwicklungsszene.
Open-Source-KI-Modelle wie Llama 2 bringen ihre eigenen Vorteile und Bedenken mit sich.
Auf der positiven Seite fördern sie Transparenz in Bezug auf Trainingsdaten, fördern den wirtschaftlichen Wettbewerb, fördern die freie Meinungsäußerung und demokratisieren den Zugang zur KI. Kritiker weisen jedoch auf potenzielle Risiken hin, wie Missbrauch in der synthetischen Biologie, Spam-Generierung oder Desinformation.
Um solche Bedenken zu zerstreuen, veröffentlichte Meta eine Erklärung zur Unterstützung seines offenen Innovationsansatzes und betonte, dass verantwortungsvolle und offene Innovation Transparenz und Vertrauen in KI-Technologien fördert.
Trotz der Vorteile von Open-Source-Modellen bleiben einige Kritiker skeptisch, insbesondere in Bezug auf die mangelnde Transparenz in den für LLMs verwendeten Trainingsdaten. Während Meta behauptet, Anstrengungen unternommen zu haben, um Daten mit persönlichen Informationen zu entfernen, bleiben die spezifischen Quellen der Trainingsdaten nicht offen gelegt, was Bedenken hinsichtlich Datenschutz und ethischen Überlegungen aufwirft.
Mit der Kombination aus Open-Source-Entwicklung und kommerzieller Lizenzierung verspricht Llama 2 spannende Fortschritte und Möglichkeiten für die KI-Gemeinschaft zu bringen, während gleichzeitig die Herausforderungen des Datenschutzes und der verantwortungsvollen Nutzung navigiert werden.
