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Meta veröffentlicht fortschrittliches Llama 2 Large Language Model zur Unterstützung neuer KI-Erlebnisse
Meta hat heute sein neuestes Llama 2 Large Language Model (LLM) veröffentlicht, das in Tests andere Open-Source-Chat-Modelle, einschließlich GPT, in den meisten Messungen wie Hilfsbereitschaft und Sicherheit, übertroffen hat. Spannend ist zudem, dass Meta und Microsoft ihre Partnerschaft erweitert haben. Entwickler, die Microsoft-Tools verwenden, können nun zwischen Metas Llama und OpenAIs GPT-Modellen wählen, um ihre KI-Anwendungen zu entwickeln.
Microsofts Rolle in der generativen KI-Förderung
Angesichts der Veröffentlichung von Meta und den Testergebnissen ist es interessant zu sehen, wie sich Microsoft in Bezug auf generative KI positioniert.
Llama 2 steht kommerziell und kostenlos als Alternative zu den derzeit verfügbaren LLMs von Google und OpenAI zur Verfügung und positioniert Meta potenziell als Marktführer im aufstrebenden AI-Entwicklungsbereich.
Verschiedene Versionen des Modells
Im Rahmen der neuen Veröffentlichung stellt Meta drei verschiedene Versionen des Modells zur Verfügung. Eine ist auf 7 Milliarden Parametern trainiert, eine auf 13 Milliarden Parametern und schließlich gibt es eine 70 Milliarden Parameter umfassende Version. Gleichzeitig wird ‚Llama 2 Chat‘ veröffentlicht, eine präziser optimierte Variante, die speziell für Konversationsanwendungen entwickelt wurde.
Laut Microsoft zur erweiterten Zusammenarbeit mit Meta:
„Meta und Microsoft haben heute auf der Microsoft Inspire den Support für die Llama 2-Familie der Large Language Models (LLMs) auf Azure und Windows angekündigt. Llama 2 zielt darauf ab, Entwicklern und Organisationen die Entwicklung von generativen KI-gesteuerten Tools und Erlebnissen zu ermöglichen. Meta und Microsoft teilen das Bestreben, KI und ihre Vorteile für alle zugänglich zu machen. Wir sind begeistert, dass Meta mit Llama 2 einen offenen Ansatz verfolgt.“
Rolle von Microsoft und OpenAI
Microsoft hat bereits 10 Milliarden US-Dollar in OpenAI investiert und GPT in die meisten seiner Tools und Plattformen integriert. Nun wird auch Llama 2 in verschiedene Anwendungen integriert, wodurch Microsoft zu einer wichtigen Plattform wird, um die Verbindung zwischen Verbrauchern und diesen führenden LLMs zu erleichtern.
Sicherheit als Schwerpunkt von Meta
Ein wesentlicher Schwerpunkt des Llama 2-Modells von Meta ist die Sicherheit und Gewährleistung von genauen Ergebnissen, um Missbrauch entgegenzuwirken. Dies stellt einen bedeutenden Schritt dar, insbesondere vor dem Hintergrund von Problemen, die bei früheren LLMs wie GPT aufgetreten sind. Diese haben Benutzer häufig aufgrund von „Halluzinationen“ fehlgeleitet und Fehlinformationen und/oder schädliche Perspektiven verbreitet.
Um dies zu verhindern, hat Meta eine umfangreiche Trainingsbelastung zu verschiedenen Aspekten wie „Wahrheitsgehalt“, „Toxizität“ und „Bias“ hinzugefügt. Basierend auf dieser zusätzlichen Arbeit zeigt Llama 2 Chat laut Meta eine „große Verbesserung gegenüber dem vortrainierten Llama 2 in Bezug auf Wahrheitsgehalt und Toxizität“.
„Der Prozentsatz toxischer Generationen schrumpft effektiv auf 0 % für Llama 2-Chat in allen Größen – dies ist das niedrigste Toxizitätsniveau aller verglichenen Modelle. Im Allgemeinen zeigt Llama 2-Chat im Vergleich zu Falcon und MPT die beste Leistung in Bezug auf Toxizität und Wahrheitsgehalt.“
Dies könnte Llama 2 zu einem noch nützlicheren generativen KI-Tool machen, das in einem breiteren Spektrum von Aufgaben verlässlicher eingesetzt werden kann. Obwohl GPT erstaunlich ist, wie es menschenähnlichen Text generieren kann, birgt es erhebliche Risiken, diese Ausgaben ohne Überprüfung von Referenzen und Sprache zu verwenden, um sicherzustellen, dass sie nicht negativ von ihren verschiedenen Inputs beeinflusst werden.
Die Integration von Llama 2 mit Microsoft wird dazu führen, dass das neue LLM von Meta eine größere Rolle in der allgemeinen KI-Entwicklung spielt und Meta-System eventuell zu einem führenden Akteur in diesem Bereich werden lässt.
Microsoft Azure AI-Kunden können Llama 2 mit eigenen Beispieldaten testen, um seine Leistung in verschiedenen Kontexten zu überprüfen.
Weitere Informationen zum Llama 2-Prozess und -Datensatz finden Sie hier.