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Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant, und Meta steht mit seinen Large Language Models (LLMs) der Llama-Familie an vorderster Front. Mit der Veröffentlichung von Llama 3.3 setzt Meta erneut ein Zeichen im Bereich der Open-Source KI und begeistert die Community mit verbesserter Leistung und Effizienz, insbesondere im Bereich Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Llama 3.3 baut auf den Stärken seiner Vorgänger auf und bietet erhebliche Verbesserungen in den Bereichen Reasoning, Mathematik, allgemeines Wissen, Befolgung von Anweisungen und Werkzeugnutzung. Besonders beeindruckend ist, dass das 70 Milliarden Parameter starke Modell eine ähnliche Leistung wie das deutlich größere Llama 3.1 405B Modell erreicht, jedoch zu einem Bruchteil der Inferenzkosten. Dies wird durch innovative Post-Training-Techniken ermöglicht, darunter ein neuer Alignment-Prozess und Fortschritte bei Online Reinforcement Learning (RL)-Techniken. Die Kombination aus verbesserter Leistung und reduzierten Kosten macht Llama 3.3 zu einer attraktiven Option für Entwickler und Unternehmen.
Ein Bereich, in dem Llama 3.3 besonders glänzt, ist RAG. RAG kombiniert die Stärken von LLMs mit dem Zugriff auf externe Wissensquellen, um kontextbezogene und präzise Antworten zu liefern. Durch die Integration von Kontextinformationen aus Dokumenten, Datenbanken oder anderen Quellen ermöglicht RAG es LLMs, über ihr inhärentes Wissen hinauszugehen und auf dem neuesten Stand zu bleiben. Die verbesserte Leistung von Llama 3.3 in den Bereichen Reasoning und Befolgung von Anweisungen trägt maßgeblich zur Steigerung der RAG-Performance bei. Dadurch eröffnen sich neue Möglichkeiten für Anwendungen wie Chatbots, Frage-Antwort-Systeme und Wissensmanagement-Plattformen.
Meta verfolgt mit Llama 3.3 weiterhin seinen Ansatz der Open-Source-Entwicklung. Die Bereitstellung des Modells unter einer Community-Lizenz ermöglicht es Entwicklern, Forschern und Unternehmen, Llama 3.3 frei zu adaptieren, zu verbessern und für ihre individuellen Bedürfnisse anzupassen. Dieser offene Ansatz fördert die Transparenz, Flexibilität und gemeinschaftsgetriebene Innovation im KI-Bereich. Die Demokratisierung des Zugangs zu leistungsstarken KI-Modellen wie Llama 3.3 ist ein wichtiger Schritt, um die Entwicklung und Anwendung von KI voranzutreiben und für alle zugänglich zu machen.
Die Veröffentlichung von Llama 3.3 ist ein Meilenstein in der Entwicklung von Open-Source LLMs und hat das Potenzial, die Landschaft der KI-Anwendungen nachhaltig zu verändern. Die verbesserte Leistung, die reduzierten Inferenzkosten und die Fokussierung auf RAG eröffnen eine Vielzahl neuer Möglichkeiten für Entwickler und Unternehmen. Die Community erwartet gespannt, welche innovativen Anwendungen auf Basis von Llama 3.3 entstehen werden und wie diese die Zukunft der KI gestalten werden.
Mindverse, als deutsche All-in-One-Content-Plattform für KI-Text, Bilder und Forschung, bietet ideale Voraussetzungen für die Integration und Nutzung von Llama 3.3. Die Kombination aus der Leistungsfähigkeit von Llama 3.3 und den umfassenden Funktionen von Mindverse ermöglicht es Nutzern, innovative KI-Lösungen zu entwickeln, von Chatbots und Voicebots über KI-Suchmaschinen bis hin zu maßgeschneiderten Wissensmanagementsystemen. Die offene Architektur von Llama 3.3 harmoniert perfekt mit dem flexiblen Ansatz von Mindverse und bietet ein starkes Fundament für die Entwicklung zukunftsweisender KI-Anwendungen.
Bibliographie: - https://www.together.ai/blog/llama-3-3 - https://www.linkedin.com/posts/aiatmeta_as-we-continue-to-explore-new-post-training-activity-7270844454133997570-cTpT - https://www.linkedin.com/posts/amitsangani_introducing-llama-33-the-game-changing-activity-7270864332589002752-Fz67 - https://www.youtube.com/watch?v=IOx4HzVCGNs - https://newsroom.arm.com/blog/arm-neoverse-llama-3-3-70b-model - https://www.youtube.com/watch?v=omQMOCIR06U - https://www.infoq.com/news/2024/12/meta-releases-llama-3/ - https://news.ycombinator.com/item?id=42495936Lernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.
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