KI für Ihr Unternehmen – Jetzt Demo buchen

Llama 3 von Meta AI

Llama 3 von Meta AI
Kategorien:
No items found.
Freigegeben:
June 17, 2024

Inhaltsverzeichnis

    Im April 2024 stellte Meta die neueste Innovation in der Welt der KI vor: Meta Llama 3, ein Large Language Model (LLM), das die Grenzen dessen, was wir für möglich hielten, neu definiert. Als Nachfolger von Llama 2, das bereits beeindruckende Fähigkeiten aufwies, stellt Llama 3 einen Quantensprung in Leistung, Flexibilität und Zugänglichkeit dar. Dieser Blogpost taucht tief in die technischen Details von Llama 3 ein und untersucht, wie Meta die Grenzen der künstlichen Intelligenz weiter verschoben hat.

    Technische Innovationen hinter Llama 3

    Die Architektur: Ein Blick unter die Haube

    Llama 3 setzt auf eine fortschrittliche Transformer-Architektur, die auf einem Decoder-Only-Modell basiert. Im Vergleich zu seinem Vorgänger, Llama 2, bietet Llama 3 dank der Einführung eines verbesserten Tokenizers mit einem Vokabular von 128K Tokens eine effizientere Sprachkodierung. Ein Schlüsselaspekt der Architektur ist die Implementierung von Grouped Query Attention (GQA), die die Inferenzeffizienz über beide Modellgrößen - 8B und 70B Parameter - hinweg steigert. Diese Modelle wurden auf Sequenzen von bis zu 8.192 Tokens trainiert, wobei eine spezielle Maske verwendet wird, um sicherzustellen, dass Selbst-Aufmerksamkeit nicht über Dokumentengrenzen hinweg erfolgt.

    Skalierung und Training

    Eines der bemerkenswertesten Merkmale von Llama 3 ist sein umfangreiches Training auf über 15 Billionen Tokens, die aus öffentlich zugänglichen Quellen gesammelt wurden. Der Trainingsdatensatz ist siebenmal größer als der von Llama 2 und umfasst viermal mehr Code, was Llama 3 eine außergewöhnliche Grundlage für das Lernen und die Anpassung gibt. Um die Qualität der Trainingsdaten sicherzustellen, entwickelte Meta eine Reihe von Datenfilterungs-Pipelines, die Heuristikfilter, NSFW-Filter, semantische Deduplizierungstechniken und Textklassifikatoren umfassen, um die Datenqualität vorherzusagen.

    Die Skalierung des Pretrainings war eine monumentale Aufgabe, die durch detaillierte Skalierungsgesetze für Benchmark-Evaluationen unterstützt wurde. Diese Gesetze ermöglichten es Meta, eine optimale Mischung aus Trainingsdaten und Rechenleistung zu bestimmen, was zu einer präzisen Vorhersage der Leistung der größten Modelle auf Schlüsselaufgaben führte, noch bevor diese trainiert wurden.

    Feinabstimmung und Modellsteuerung

    Um das volle Potenzial der vortrainierten Modelle zu erschließen, führte Meta innovative Post-Training-Techniken ein, die eine Kombination aus Supervised Fine-Tuning (SFT), Rejection Sampling, Proximal Policy Optimization (PPO) und Direct Policy Optimization (DPO) umfassen. Diese Techniken verbesserten die Modellsteuerung erheblich und erweiterten die Flexibilität von Llama 3 über eine breite Palette von Anwendungsfällen.

    Leistung und Einsatzbereiche

    Die Leistung von Llama 3 setzt neue Maßstäbe in der KI-Industrie. Durch Verbesserungen im Pretraining und Post-Training erreichten die 8B und 70B Parametermodelle von Llama 3 eine Spitzenposition in der Leistung auf einer breiten Palette von Industrie-Benchmarks. Die Modelle demonstrieren verbesserte Fähigkeiten in Bereichen wie logisches Denken, Codegenerierung und das Befolgen von Anweisungen, was sie zu den besten öffentlich verfügbaren Modellen ihrer Klasse

    Zukunft und Vision

    Meta hat mit Llama 3 nicht nur ein außergewöhnliches KI-Modell geschaffen, sondern auch eine Plattform für zukünftige Innovationen. Mit der Einführung von Llama 3 auf führenden Cloud-Plattformen und der Unterstützung durch fortschrittliche Hardware-Plattformen hat Meta die Türen für Entwickler, Forscher und Unternehmen weit geöffnet, um die nächste Welle der KI-Innovation zu erkunden und voranzutreiben.

    Meta Llama 3 ist mehr als nur ein weiteres Large Language Model; es ist ein Meilenstein in der Evolution der künstlichen Intelligenz. Durch bahnbrechende technische Innovationen, umfangreiches Training und fein abgestimmte Modellsteuerung setzt Llama 3 neue Standards in der KI-Leistung und -Flexibilität. Es ist ein leuchtendes Beispiel dafür, wie weit wir gekommen sind und ein aufregender Hinweis darauf, wohin die Reise noch gehen könnte.

    Was bedeutet das?
    Mindverse vs ChatGPT Plus Widget

    Warum Mindverse Studio?

    Entdecken Sie die Vorteile gegenüber ChatGPT Plus

    Sie nutzen bereits ChatGPT Plus? Das ist ein guter Anfang! Aber stellen Sie sich vor, Sie hätten Zugang zu allen führenden KI-Modellen weltweit, könnten mit Ihren eigenen Dokumenten arbeiten und nahtlos im Team kollaborieren.

    🚀 Mindverse Studio

    Die professionelle KI-Plattform für Unternehmen – leistungsstärker, flexibler und sicherer als ChatGPT Plus. Mit über 50 Modellen, DSGVO-konformer Infrastruktur und tiefgreifender Integration in Unternehmensprozesse.

    ChatGPT Plus

    ❌ Kein strukturierter Dokumentenvergleich

    ❌ Keine Bearbeitung im Dokumentkontext

    ❌ Keine Integration von Unternehmenswissen

    VS

    Mindverse Studio

    ✅ Gezielter Dokumentenvergleich mit Custom-Prompts

    ✅ Kontextbewusste Textbearbeitung im Editor

    ✅ Wissensbasierte Analyse & Zusammenfassungen

    📚 Nutzen Sie Ihr internes Wissen – intelligent und sicher

    Erstellen Sie leistungsstarke Wissensdatenbanken aus Ihren Unternehmensdokumenten.Mindverse Studio verknüpft diese direkt mit der KI – für präzise, kontextbezogene Antworten auf Basis Ihres spezifischen Know-hows.DSGVO-konform, transparent und jederzeit nachvollziehbar.

    ChatGPT Plus

    ❌ Nur ein Modellanbieter (OpenAI)

    ❌ Keine Modellauswahl pro Use Case

    ❌ Keine zentrale Modellsteuerung für Teams

    VS

    Mindverse Studio

    ✅ Zugriff auf über 50 verschiedene KI-Modelle

    ✅ Modellauswahl pro Prompt oder Assistent

    ✅ Zentrale Steuerung auf Organisationsebene

    🧠 Zugang zu allen führenden KI-Modellen – flexibel & anpassbar

    OpenAI GPT-4: für kreative Texte und allgemeine Anwendungen
    Anthropic Claude: stark in Analyse, Struktur und komplexem Reasoning
    Google Gemini: ideal für multimodale Aufgaben (Text, Bild, Code)
    Eigene Engines: individuell trainiert auf Ihre Daten und Prozesse

    ChatGPT Plus

    ❌ Keine echte Teamkollaboration

    ❌ Keine Rechte- oder Rollenverteilung

    ❌ Keine zentrale Steuerung oder Nachvollziehbarkeit

    VS

    Mindverse Studio

    ✅ Teamübergreifende Bearbeitung in Echtzeit

    ✅ Granulare Rechte- und Freigabeverwaltung

    ✅ Zentrale Steuerung & Transparenz auf Organisationsebene

    👥 Kollaborative KI für Ihr gesamtes Unternehmen

    Nutzen Sie Mindverse Studio als zentrale Plattform für abteilungsübergreifende Zusammenarbeit.Teilen Sie Wissen, erstellen Sie gemeinsame Workflows und integrieren Sie KI nahtlos in Ihre täglichen Prozesse – sicher, skalierbar und effizient.Mit granularen Rechten, transparenter Nachvollziehbarkeit und Echtzeit-Kollaboration.

    Bereit für den nächsten Schritt?

    Sehen Sie Mindverse Studio in Aktion. Buchen Sie eine persönliche 30-minütige Demo.

    🎯 Kostenlose Demo buchen

    Wie können wir Ihnen heute helfen?

    Das Expertenteam von Mindverse freut sich darauf, Ihnen zu helfen.
    Herzlichen Dank! Deine Nachricht ist eingegangen!
    Oops! Du hast wohl was vergessen, versuche es nochmal.
    No items found.

    🚀 Neugierig auf Mindverse Studio?

    Lernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.

    🚀 Demo jetzt buchen