{"id":29231,"date":"2023-07-21T15:43:31","date_gmt":"2023-07-21T15:43:31","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/llama-2-metas-open-source-ki-modell\/"},"modified":"2023-07-21T15:43:31","modified_gmt":"2023-07-21T15:43:31","slug":"llama-2-metas-open-source-ki-modell","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/de\/blog\/llama-2-metas-open-source-ki-modell\/","title":{"rendered":"LLaMA 2: Metas Open-Source-KI-Modell"},"content":{"rendered":"

Ist der neueste LLM-Studiengang der Stadt den Hype wert?<\/span><\/p>\n

Vor ein paar Tagen hat Meta in Zusammenarbeit mit Microsoft die neueste Version von LLM namens Llama 2 ver\u00f6ffentlicht. Wenn Sie den Hype um den LLM verfolgt haben, haben Sie vielleicht schon davon geh\u00f6rt oder sogar \u00fcber seine neuen Funktionen gelesen. Um die Dinge zu vereinfachen, werden wir vier Gr\u00fcnde auflisten, warum Llama 2 so viel Aufsehen erregt und wie es im Vergleich zu einigen der besten LLMs abschneidet.<\/p>\n

Frei f\u00fcr Forschung und kommerzielle Nutzung<\/h2>\n

Ein wichtiger Grund, der das Interesse der Menschen an Llama 2 geweckt hat, ist die Tatsache, dass Meta das gesamte Modell f\u00fcr fast jeden kostenlos zur Verf\u00fcgung stellt, mit Ausnahme einiger gro\u00dfer Unternehmen, f\u00fcr die bestimmte Bedingungen gelten. Dieser Schritt er\u00f6ffnet spannende M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Einzelpersonen, die ein eigenes Unternehmen gr\u00fcnden oder sich in die Welt der generativen KI wagen wollen. Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, um in die Gew\u00e4sser der KI einzutauchen, zumal ein Sprachmodell dieses Kalibers frei zug\u00e4nglich ist. Zwar gab es bereits mehrere Open-Source-Modelle, aber keines davon stammte von einem Unternehmen der Gr\u00f6\u00dfe Metas und konnte als direkter Konkurrent von GPT dienen.<\/p>\n

“Es gab \u00f6ffentliche Ver\u00f6ffentlichungen von vortrainierten LLMs (wie BLOOM (Scao et al., 2022), LLaMa-1 (Touvron et al., 2023) und Falcon (Penedo et al., 2023)), die die Leistung von geschlossenen vortrainierten Wettbewerbern wie GPT-3 (Brown et al., 2020) und Chinchilla (Hoffmann et al., 2022), aber keines dieser Modelle ist ein geeigneter Ersatz f\u00fcr geschlossene “Produkt”-LLMs wie ChatGPT, BARD und Claude.” – Meta-Forschungspapier<\/p><\/blockquote>\n

Sicherheit<\/h2>\n

Ausgehend von den in der Meta-Forschungsarbeit ver\u00f6ffentlichten Berichten hat Llama 2 im Vergleich zu anderen Open-Source-Modellen eine \u00fcberlegene Leistung bei der Bewertung von Hilfsbereitschaft und Sicherheit gezeigt. In diesen Punkten hat es sogar ChatGPT (Modelle 7b, 13b, 70b) \u00fcberfl\u00fcgelt. Es ist jedoch wichtig, darauf hinzuweisen, dass in der Forschungsarbeit die M\u00f6glichkeit von verzerrten Daten zugunsten von Llama 2 einger\u00e4umt wird, was bei der Interpretation der Ergebnisse ber\u00fccksichtigt werden sollte. Aber auch wenn Llama 2 dem ChatGPT-Benchmark nahe kommt, verdient es ein Lob.<\/p>\n

\"Meta's<\/p>\n

Einer der wichtigsten Faktoren, die zur Sicherheit von Llama 2 beitragen, ist der Datenschutz. Im Gegensatz zu anderen Modellen ist es bei Llama 2 nicht erforderlich, Ihre Daten an einen externen Server, wie z. B. OpenAI, zu senden, um Antworten abzurufen. Diese einzigartige Eigenschaft macht das Modell besonders wertvoll f\u00fcr kritische und sensible Anwendungsf\u00e4lle, da es hilft, die Daten der Nutzer zu sch\u00fctzen und ihre Privatsph\u00e4re zu wahren. Die Nutzer k\u00f6nnen das Modell auf privaten Servern laufen lassen, wobei die Daten in ihrer eigenen Infrastruktur bleiben.<\/p>\n

Offene Quelle<\/h2>\n

Die g\u00e4ngigsten LLMs, die derzeit im Einsatz sind, funktionieren als Blackboxen, in deren Funktionsweise die Nutzer nur begrenzt Einblick haben. Im Gegensatz dazu bieten Open-Source-Modelle einen transparenten Ansatz, der es den Nutzern erm\u00f6glicht, ihre innere Funktionsweise zu verstehen. Diese Transparenz schafft Vertrauen und Gewissheit bei der Verwendung solcher Modelle, trotz der Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sein k\u00f6nnen, wie z. B. die Erzeugung von Spam oder Desinformationen.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus f\u00f6rdert der Open-Source-Charakter dieser Modelle die Zusammenarbeit und f\u00fchrt zu einer kontinuierlichen Verbesserung und Weiterentwicklung im Bereich der LLM. Folglich spielen Open-Source-Modelle eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung von Sprachmodellen.<\/p>\n

“Und wir glauben, dass es sicherer ist. Die \u00d6ffnung des Zugangs zu den heutigen KI-Modellen bedeutet, dass eine Generation von Entwicklern und Forschern diese unter Stressbedingungen testen kann, um Probleme schnell zu erkennen und zu l\u00f6sen – als Gemeinschaft. Indem wir sehen, wie diese Tools von anderen genutzt werden, k\u00f6nnen unsere eigenen Teams von ihnen lernen, diese Tools verbessern und Schwachstellen beheben.” – Meta-Website<\/p><\/blockquote>\n

Obwohl Llama 2 offen lizenziert ist, hat Meta die Daten, auf denen es trainiert wurde, immer noch nicht offengelegt, was im Hinblick auf den Datenschutz der Meta-Nutzer immer noch auff\u00e4llt. Meta sagt, es habe sich bem\u00fcht, Daten von bestimmten Websites zu entfernen, von denen bekannt ist, dass sie eine gro\u00dfe Menge an pers\u00f6nlichen Informationen \u00fcber Privatpersonen enthalten” in der Llama 2-Forschungsarbeit, aber es hat nicht aufgef\u00fchrt, welche Websites das sind.<\/p>\n

Leistung<\/h2>\n

Llama 2 ist in vier verschiedenen Gewichten erh\u00e4ltlich: 7B, 13B, 34B und 70B. Das Gewicht gibt die Anzahl der Parameter an, mit denen das Modell trainiert wurde. Im Allgemeinen f\u00fchren gr\u00f6\u00dfere Parametergr\u00f6\u00dfen zu genaueren und zuverl\u00e4ssigeren Antworten, aber sie erfordern auch mehr Rechenressourcen. Um die menschen\u00e4hnlichen Eigenschaften des Modells zu verbessern, wird Llama 2 mit Hilfe von Befehlsabstimmung und der RLHF-Methode (Reinforcement Learning with Human Feedback), die auch von GPT verwendet wird, feinabgestimmt.<\/p>\n

Die 70B Parametergr\u00f6\u00dfe ist zwar beachtlich, aber immer noch zu wenig im Vergleich zu GPT-3.5, das 175B Parametergr\u00f6\u00dfe hat. Infolgedessen kann die Leistung von Llama 2 zwar nicht mit der von GPT-3.5 mithalten, aber Benchmark-Tests zeigen, dass es trotz der geringeren Parametergr\u00f6\u00dfe ein enger Konkurrent ist. Trotz dieses Unterschieds \u00fcbertrifft Llama 2 alle derzeit erh\u00e4ltlichen Open-Source-Modelle.<\/p>\n

“RLHF ist ein Modelltrainingsverfahren, das auf ein fein abgestimmtes Sprachmodell angewandt wird, um es noch weiter an die<\/em> Modellverhalten mit menschlichen Pr\u00e4ferenzen und Befolgung von Anweisungen. Wir sammeln Daten, die empirisch ermittelte menschliche Pr\u00e4ferenzen darstellen, wobei die menschlichen Kommentatoren ausw\u00e4hlen, welche von zwei Modellausgaben sie bevorzugen. Dieses menschliche Feedback wird anschlie\u00dfend verwendet, um ein Belohnungsmodell zu trainieren, das Muster in den Pr\u00e4ferenzen der menschlichen Annotatoren erlernt und dann Pr\u00e4ferenzentscheidungen automatisieren kann.” – Meta-Forschungspapier<\/p><\/blockquote>\n

\"\" \"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Schlussfolgerung<\/h2>\n

Es gibt tats\u00e4chlich eine Vielzahl von Open-Source-Modellen, und mit der Ver\u00f6ffentlichung von Llama 2 scheinen die M\u00f6glichkeiten grenzenlos zu sein. Es wird zwar noch einige Zeit dauern, bis diese Open-Source-Modelle mit einem so fortschrittlichen Modell wie GPT-4 konkurrieren k\u00f6nnen, aber die Spannung liegt darin, ein Modell zu bekommen, das an die F\u00e4higkeiten von GPT-3.5 heranreicht. Dieser Fortschritt ist an sich schon bemerkenswert.<\/p>\n

Da die LLM-Schulung immer effizienter wird, ist die Aussicht auf ein personalisiertes ChatGPT, das auf Ihre Daten auf Ihrem lokalen Ger\u00e4t abgestimmt ist, eine verlockende Aussicht. Eine Plattform, die solche M\u00f6glichkeiten bietet, ist Cody, ein intelligenter KI-Assistent, der darauf zugeschnitten ist, Unternehmen in verschiedenen Bereichen zu unterst\u00fctzen. \u00c4hnlich wie ChatGPT kann Cody auf Ihre Gesch\u00e4ftsdaten, Ihr Team, Ihre Prozesse und Ihre Kunden geschult werden, wobei Ihre einzigartige Wissensbasis genutzt wird.<\/p>\n

Mit Cody<\/a> k\u00f6nnen Unternehmen die Leistung der KI nutzen, um einen personalisierten und intelligenten Assistenten zu schaffen, der speziell auf ihre Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten ist. Das macht Cody zu einer vielversprechenden Erg\u00e4nzung in der Welt der KI-gesteuerten Unternehmensl\u00f6sungen.<\/p>\n

Klicken Sie hier<\/a>, um das Meta Research Paper \u00fcber Llama 2 zu lesen. Versuchen Sie Llama 2 hier<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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