Im Gegensatz zu den streng gehüteten proprietären Modellen von Unternehmen wie Google, OpenAI und anderen veröffentlicht Meta den Code und die Daten hinter LLaMA 2 kostenlos, damit Forscher auf der ganzen Welt die Technologie entwickeln und verbessern können.
Mark Zuckerberg, CEO von Meta, betont seit langem die Bedeutung von Open-Source-Software für die Förderung von Innovationen.
„Open Source treibt Innovationen voran, weil es mehr Entwicklern ermöglicht, mit neuer Technologie zu bauen“, sagte Zuckerberg in einem Facebook-Beitrag. „Es verbessert auch die Sicherheit, denn wenn Software Open Source ist, können mehr Leute sie überprüfen, um potenzielle Probleme zu finden und zu beheben.“
Der Open-Source-Charakter von LLaMA 2 könnte zu schnellen Fortschritten in der künstlichen Intelligenz führen, da Entwickler auf der ganzen Welt nun auf die zugrunde liegenden Modelle zugreifen, diese analysieren und darauf aufbauen können. Es ist ein mutiger Schritt, der das Potenzial hat, den schnell wachsenden Bereich der künstlichen Intelligenz zu demokratisieren und Entwicklern leistungsstarke Werkzeuge für die Entwicklung innovativer Anwendungen und Lösungen an die Hand zu geben.
LLaMA 2 ist eine offene Herausforderung für ChatGPT von OpenAI und Bard von Google
LLaMA 2 gibt es in drei Größen: 7 Milliarden, 13 Milliarden und 70 Milliarden Parameter, je nachdem, welches Modell Sie wählen. Im Vergleich dazu verfügt die GPT-3.5-Serie von OpenAI über satte 175 Milliarden Parameter und Googles Bard (basierend auf LaMDA) über 137 Milliarden Parameter. OpenAI hat in seiner veröffentlichten Studie die Anzahl der Parameter in GPT-4 nicht offengelegt. Die Anzahl der Parameter in einem Modell korreliert im Allgemeinen mit seiner Leistung und Genauigkeit, größere Modelle erfordern jedoch mehr Rechenressourcen und Trainingsdaten.
Bemerkenswert ist auch die in LLaMA 2 verwendete Trainingsmethode, die sich von gängigen Alternativen unterscheidet. Das Tool trainiert mithilfe von Reinforcement Learning auf menschlichem Feedback, also den Vorlieben und Bewertungen des KI-Trainers. Im Gegensatz dazu verwendet ChatGPT eine überwachte Feinabstimmung, d. h. das Lernen aus beschrifteten Daten, die von menschlichen Bezeichnern bereitgestellt werden.
So greifen Sie auf LLaMA 2 zu und verwenden es
Da LLaMA 2 Open Source ist, gibt es mehrere Möglichkeiten, damit zu interagieren. Hier sind einige der einfachsten Möglichkeiten, noch heute auf LLaMA 2 zuzugreifen und damit zu experimentieren.