DeepLearning.AI und Meta veröffentlichen kostenlosen Kurs: "Introducing Multimodal Llama 3.2"

DeepLearning.AI, eine Plattform für Online-Bildung im Bereich Künstliche Intelligenz, hat in Zusammenarbeit mit Meta einen neuen kostenlosen Kurs mit dem Titel "Introducing Multimodal Llama 3.2" veröffentlicht. Der etwa einstündige Kurs bietet eine Einführung in die neuesten Funktionen der großen Sprachmodelle Llama 3.1 und 3.2.

Was ist Llama 3.2?

Llama 3.2 ist die neueste Version der Llama-Modellfamilie von Meta, einer Reihe großer Sprachmodelle, die für Forschungszwecke und zur Entwicklung von KI-Anwendungen entwickelt wurden. Im Gegensatz zu früheren Versionen, die sich auf die Verarbeitung von Text konzentrierten, ist Llama 3.2 multimodal. Das bedeutet, es kann sowohl Text- als auch Bildeingaben verarbeiten und somit ein tieferes Verständnis und komplexere Argumentationen ermöglichen.

Inhalt des Kurses

Der Kurs "Introducing Multimodal Llama 3.2" wird von Amit Sangani, Senior Director of AI Partner Engineering bei Meta, geleitet und richtet sich an alle, die grundlegende Python-Kenntnisse besitzen und lernen möchten, wie man schnell Anwendungen mit Llama und Llama Stack entwickelt. Zu den Themen des Kurses gehören:

- Die neuen Llama-Modelle, ihre Trainingsmethoden, Funktionen und Einordnung in die Llama-Familie - Multimodales Prompting mit Llama und fortgeschrittene Anwendungsfälle für Bildverständnis, z. B. das Verstehen von Fehlern auf einem Auto-Armaturenbrett, das Addieren von Restaurantrechnungen aus Fotos und die Bewertung von handgeschriebenen Mathe-Hausaufgaben - Die verschiedenen Rollen – System, Benutzer, Assistent, IPython – in den Modellen Llama 3.1 und 3.2 und das Prompt-Format zur Identifizierung dieser Rollen - Funktionsweise des Tokenizers "tiktoken", der von Llama verwendet wird, und dessen Erweiterung auf eine Vokabelgröße von 128.000 Wörtern, wodurch die Kodierungseffizienz verbessert und die Unterstützung für sieben weitere Sprachen neben Englisch ermöglicht wird - So fordert man Llama mit Prompts auf, sowohl integrierte als auch benutzerdefinierte Tools aufzurufen, mit Beispielen für Websuche und das Lösen mathematischer Gleichungen - Die "Llama Stack API", eine standardisierte Schnittstelle für kanonische Toolchain-Komponenten wie Fine-Tuning oder synthetische Datengenerierung, die zur Anpassung von Llama-Modellen und zur Entwicklung agentenbasierter Anwendungen verwendet werden kann

Bedeutung offener Modelle

Der Kurs betont die Bedeutung offener Modelle für die KI-Forschung und -Entwicklung. Durch die Bereitstellung von Llama als Open-Source-Projekt ermöglicht Meta es Entwicklern weltweit, die Modelle herunterzuladen, anzupassen, zu optimieren und neue Anwendungen darauf aufzubauen. Dies fördert die Innovation und Demokratisierung im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Fazit

"Introducing Multimodal Llama 3.2" bietet einen umfassenden und leicht verständlichen Einstieg in die Welt der multimodalen KI und die Möglichkeiten, die Llama 3.2 Entwicklern bietet. Der kostenlose Kurs ist ab sofort auf der DeepLearning.AI-Plattform verfügbar und stellt eine wertvolle Ressource für alle dar, die sich für die neuesten Entwicklungen im Bereich der großen Sprachmodelle interessieren.

Bibliographie

https://www.deeplearning.ai/short-courses/introducing-llama-3-2/ https://www.deeplearning.ai/short-courses/introducing-multimodal-llama-3-2/ https://ai.meta.com/blog/llama-3-2-connect-2024-vision-edge-mobile-devices/ https://x.com/AndrewYNg/status/1844092080987177409 https://www.instagram.com/metafordevelopers/reel/DA6R7Dpu8ju/ https://www.linkedin.com/posts/aiatmeta_llama-32-features-our-first-multimodal-llama-activity-7246197101318037504-iIvd https://www.youtube.com/watch?v=VHR-_SUL5pQ https://twitter.com/AIatMeta/status/1844058858270097647