ChatGPTタスクフォースはヨーロッパによって設立されます
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OpenAI の GPT-4 から Google の PalmM 2 まで、主要な言語モデルがテクノロジーの見出しを独占しています。新しいモデルはそれぞれ、以前のモデルよりも優れており、より強力であることが約束されており、場合によっては既存の競合製品を上回ります。
しかし、既存モデルの数が増えても、新しいモデルの登場が遅れるわけではありません。Facebook の親会社である Meta は、強力な新しい言語モデルである Llama 2 をリリースしました。しかし、Llama 2 の何がユニークなのでしょうか? Llama 2 は GPT-4、PaLM 2、Claude 2とどう違うのですか? なぜそれを気にする必要があるのですか?
ラマ2とは何ですか?
大規模な言語モデルである Llama 2 は、人工知能 (AI)研究の最前線で競合する 2 つのテクノロジー巨人である Meta と Microsoft との提携の成果です。これは、2023 年の第 1 四半期にリリースされる Meta の Llama 1 言語モデルの後継です。
MetaはGoogleのPaLM 2、OpenAI GPT-4、AnthropicのClaude 2に相当すると言える。これは、公的に利用可能なインターネット データの巨大なデータセットでトレーニングされ、ラマ 1 のトレーニングに使用されたデータセットよりも新しく多様なデータセットの利点を活用しました。ラマ 2 は、以前のものよりも 40% 多いデータでトレーニングされ、コンテキストの長さは 2 倍になっています。 (4k)。
過去に Llama 1 を操作する機会があったものの、その出力にあまり感銘を受けなかった場合は、Llama 2 が前バージョンよりも優れており、まさに必要なものである可能性があります。しかし、Llama 2 は他の競合他社とどのように競合するのでしょうか?
Llama 2 は競合他社よりもどのように優れているのでしょうか?
まず、Llama 2 はオープンソース プロジェクトです。これは、Meta がモデル全体を公開しているため、誰でもそれを使用して新しいモデルやアプリケーションを構築できることを意味します。Llama 2 を Falcon や MBT などの他の主要なオープンソース言語モデルと比較すると、いくつかの指標で Llama 2 がそれらを上回るパフォーマンスを示していることがわかります。Llama 2 は、今日の市場で最も強力なオープンソースの大規模言語モデルの 1 つであると言えます。
しかし、Llama 2は、OpenAIのGPTやGoogleのPalmファミリーのAIモデルなどの競合他社に直面すると、その優位性を失った。創造性が必要なタスクを処理する場合、Llama 2 は少し異なります。テストするバリアントによっては、Anthropic モデルや OpenAI モデルから得られるものと同じ出力が得られない場合があります。
Llama 2 は、「調整された」オプションではなく、主に単なる「ベース モデル」です。プラットフォーム モデルは、将来の適応性を念頭に置いて構築された大規模な言語モデルです。これらは特定の分野向けに微調整されていませんが、場合によっては機能が制限されているにもかかわらず、幅広いタスクに取り組むことができるように構築されています。
一方、洗練されたモデルは、特定の領域での効果を高めるために調整されたプラットフォーム モデルです。これは、GPT のようなプラットフォーム モデルを一般の人が使用できるように ChatGPT に改良するようなものです。
Llama 2 を今すぐ使用する方法
Llama 2 はChatGPTのようなパブリック プラットフォームでは利用できませんが、コピーをダウンロードしてローカルで実行するか、Hugging クラウド ホスト バージョン Face 経由のアクセスを使用することで、モデルを入手できます。
Llama on Hugging Face にアクセスするには、以下の対応する Hugging Face リンクを開いて、AI チャットボットのプロンプトの作成を開始するだけです。
上記の Llama モデルは会話アプリケーション用に改良されているため、これは Llama-2 で得られる ChatGPT に最も近いものです。どのバージョンを試すべきかわからない場合は、この記事では、オプション 3、70B パラメーター Llama-2 チャットを推奨しています。3 つのモデルすべてを試してみて、どれが独自のニーズに最も適しているかを確認することができます。
この記事では Meta の 70B パラメータ Llama-2 チャットが使用されており、その結果は印象的です。モデルの創造性とユーモアのセンスをテストするために、著者はモデルに特徴的な創造性と皮肉のテストを与えました。著者はAIモデルに、宇宙に行くメリットについて議論する2人の間の会話をシミュレートするよう依頼し、これがその結果です。
次:
そして最後に:
私たちのガイドの詳細がすべて正確に表現されているわけではありませんが、ユーモアは印象的です。
一方、Llama モデルをマシン上でローカルに実行するための技術的専門知識がある場合は、Meta のフォームを使用してモデルへのアクセスをリクエストできます。あなたの名前、電子メール、場所、組織名を提供した後、メタはあなたの申請を審査し、その後、数時間から 2 日以内にアクセスが拒否されるか許可されます。
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