{"id":29235,"date":"2023-07-21T15:43:31","date_gmt":"2023-07-21T15:43:31","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/llama-2-modelo-de-ia-de-fonte-aberta-do-meta\/"},"modified":"2023-07-21T15:43:31","modified_gmt":"2023-07-21T15:43:31","slug":"llama-2-modelo-de-ia-de-fonte-aberta-do-meta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/pt-br\/blog\/llama-2-modelo-de-ia-de-fonte-aberta-do-meta\/","title":{"rendered":"LLaMA 2: Modelo de IA de fonte aberta do Meta"},"content":{"rendered":"

O mais recente LLM da cidade vale a pena?<\/span><\/p>\n

H\u00e1 alguns dias, a Meta lan\u00e7ou a sua \u00faltima vers\u00e3o do LLM, denominada Llama 2, em colabora\u00e7\u00e3o com a Microsoft. Se tem seguido a moda do LLM, \u00e9 prov\u00e1vel que j\u00e1 tenha ouvido falar dele ou mesmo lido sobre as suas novas funcionalidades. Para simplificar as coisas, vamos enumerar quatro raz\u00f5es pelas quais o Llama 2 est\u00e1 a gerar tanto entusiasmo e como se compara com alguns dos melhores LLM.<\/p>\n

Gratuito para investiga\u00e7\u00e3o e utiliza\u00e7\u00e3o comercial<\/h2>\n

Uma raz\u00e3o importante que despertou o interesse das pessoas pela Llama 2 foi o facto de a Meta ter tornado todo o modelo gratuito para quase toda a gente, exceto para algumas grandes empresas que podem ter determinadas condi\u00e7\u00f5es. Esta mudan\u00e7a abre oportunidades interessantes para quem est\u00e1 a pensar em criar a sua pr\u00f3pria empresa ou aventurar-se no mundo da IA generativa. Esta \u00e9 a altura ideal para mergulhar nas \u00e1guas da IA, especialmente com um modelo lingu\u00edstico deste calibre a que se pode aceder livremente. Embora j\u00e1 existissem v\u00e1rios modelos de c\u00f3digo aberto dispon\u00edveis, nenhum deles provinha de uma empresa com a estatura da Meta e podia servir como concorrente direto da GPT.<\/p>\n

“Houve lan\u00e7amentos p\u00fablicos de LLMs pr\u00e9-treinados (como BLOOM (Scao et al., 2022), LLaMa-1 (Touvron et al., 2023) e Falcon (Penedo et al., 2023)) que correspondem ao desempenho de concorrentes pr\u00e9-treinados fechados como GPT-3 (Brown et al, 2020) e Chinchilla (Hoffmann et al., 2022), mas nenhum destes modelos \u00e9 um substituto adequado para LLMs de “produtos” fechados, como o ChatGPT, BARD e Claude.” – Artigo de investiga\u00e7\u00e3o Meta<\/p><\/blockquote>\n

Seguran\u00e7a<\/h2>\n

Com base nos relat\u00f3rios publicados no documento de investiga\u00e7\u00e3o Meta, a Llama 2 demonstrou um desempenho superior em compara\u00e7\u00e3o com outros modelos de fonte aberta nos par\u00e2metros de refer\u00eancia de utilidade e seguran\u00e7a. Nestes aspectos, superou mesmo o ChatGPT (modelos 7b, 13b, 70b). No entanto, \u00e9 importante notar que o documento de investiga\u00e7\u00e3o reconhece a possibilidade de os dados serem tendenciosos, favorecendo a Lhama 2, o que deve ser tido em considera\u00e7\u00e3o ao interpretar os resultados. No entanto, mesmo que o Llama 2 se aproxime da refer\u00eancia ChatGPT, merece ser elogiado.<\/p>\n

\"Compara\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Um dos factores mais importantes que contribuem para a seguran\u00e7a da Llama 2 \u00e9 a sua privacidade de dados. Ao contr\u00e1rio de alguns modelos, o Llama 2 n\u00e3o requer o envio dos seus dados para um servidor externo, como o OpenAI, para obter respostas. Este atributo \u00fanico torna o modelo particularmente valioso para casos de utiliza\u00e7\u00e3o cr\u00edticos e sens\u00edveis, uma vez que ajuda a proteger os dados dos utilizadores e a manter a sua privacidade. Os utilizadores podem executar o modelo em servidores privados com os seus dados contidos na sua infraestrutura.<\/p>\n

C\u00f3digo aberto<\/h2>\n

Os LLM mais populares atualmente em uso funcionam como caixas negras, com os utilizadores a terem uma vis\u00e3o limitada do seu funcionamento. Em contrapartida, os modelos de c\u00f3digo aberto oferecem uma abordagem transparente, permitindo aos utilizadores compreender o seu funcionamento interno. Esta transpar\u00eancia inspira confian\u00e7a e seguran\u00e7a na utiliza\u00e7\u00e3o desses modelos, apesar dos desafios que podem enfrentar, como a gera\u00e7\u00e3o de spam ou desinforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, a natureza de fonte aberta destes modelos incentiva os esfor\u00e7os de colabora\u00e7\u00e3o, conduzindo a uma melhoria e desenvolvimento cont\u00ednuos no dom\u00ednio dos LLM. Consequentemente, os modelos de c\u00f3digo aberto desempenham um papel crucial na promo\u00e7\u00e3o dos avan\u00e7os no mundo dos modelos lingu\u00edsticos.<\/p>\n

“E acreditamos que \u00e9 mais seguro. Abrir o acesso aos modelos de IA actuais significa que uma gera\u00e7\u00e3o de programadores e investigadores pode test\u00e1-los, identificando e resolvendo problemas rapidamente, como uma comunidade. Ao ver como estas ferramentas s\u00e3o utilizadas por outros, as nossas pr\u00f3prias equipas podem aprender com elas, melhorar essas ferramentas e corrigir vulnerabilidades.” – S\u00edtio Web Meta<\/p><\/blockquote>\n

Embora a Llama 2 esteja licenciada de forma aberta, a Meta ainda n\u00e3o divulgou os dados em que foi treinada, o que continua a ser um problema em termos de privacidade dos dados dos utilizadores da Meta. A Meta diz que “fez um esfor\u00e7o para remover dados de determinados s\u00edtios conhecidos por conterem um elevado volume de informa\u00e7\u00f5es pessoais sobre indiv\u00edduos privados” no documento de investiga\u00e7\u00e3o Llama 2, mas n\u00e3o enumerou quais s\u00e3o esses s\u00edtios.<\/p>\n

Desempenho<\/h2>\n

A Llama 2 est\u00e1 dispon\u00edvel em quatro pesos diferentes: 7B, 13B, 34B e 70B. O peso representa o n\u00famero de par\u00e2metros com que o modelo \u00e9 treinado. Geralmente, par\u00e2metros maiores resultam em respostas mais precisas e fi\u00e1veis, mas tamb\u00e9m requerem mais recursos computacionais. Para melhorar as caracter\u00edsticas humanas do modelo, a Llama 2 \u00e9 sujeita a um ajustamento fino utilizando o ajustamento de instru\u00e7\u00f5es e o m\u00e9todo RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback), que tamb\u00e9m \u00e9 utilizado pelo GPT.<\/p>\n

Embora o tamanho do par\u00e2metro de 70B seja substancial, ainda fica aqu\u00e9m do GPT-3.5, que tem um tamanho de par\u00e2metro de 175B. Como resultado, o desempenho do Llama 2 pode n\u00e3o corresponder ao do GPT-3.5, mas os testes de refer\u00eancia indicam uma concorr\u00eancia pr\u00f3xima, mesmo com o seu tamanho de par\u00e2metro mais pequeno. Apesar desta diferen\u00e7a, o Llama 2 tem um desempenho superior a todos os modelos de c\u00f3digo aberto atualmente dispon\u00edveis.<\/p>\n

“O RLHF \u00e9 um procedimento de treino de modelos que \u00e9 aplicado a um modelo lingu\u00edstico aperfei\u00e7oado para alinhar<\/em> ainda mais O modelo de comportamento com as prefer\u00eancias humanas e o seguimento de instru\u00e7\u00f5es. Recolhemos dados que representam amostras emp\u00edricas das prefer\u00eancias humanas, em que os anotadores humanos seleccionam qual dos dois resultados do modelo preferem. Este feedback humano \u00e9 posteriormente utilizado para treinar um modelo de recompensa, que aprende padr\u00f5es nas prefer\u00eancias dos anotadores humanos e pode ent\u00e3o automatizar as decis\u00f5es de prefer\u00eancia.” – Documento de investiga\u00e7\u00e3o Meta<\/p><\/blockquote>\n

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

 <\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n

H\u00e1, de facto, uma multiplicidade de modelos de c\u00f3digo aberto a surgir e, com o lan\u00e7amento do Llama 2, as possibilidades parecem ilimitadas. Embora possa demorar algum tempo at\u00e9 que estes modelos de c\u00f3digo aberto possam competir diretamente com algo t\u00e3o avan\u00e7ado como o GPT-4, o entusiasmo reside em obter um modelo que se aproxime das capacidades do GPT-3.5. Este progresso \u00e9, por si s\u00f3, verdadeiramente not\u00e1vel.<\/p>\n

Olhando para o futuro, \u00e0 medida que a forma\u00e7\u00e3o LLM se torna mais eficiente, a possibilidade de ter um ChatGPT personalizado, ajustado com os seus dados no seu dispositivo local, torna-se uma perspetiva tentadora. Uma plataforma que oferece essas capacidades \u00e9 a Cody, um assistente inteligente de IA concebido para apoiar as empresas em v\u00e1rios aspectos. Tal como o ChatGPT, o Cody pode ser treinado nos dados da sua empresa, equipa, processos e clientes, utilizando a sua base de conhecimentos exclusiva.<\/p>\n

Com o Cody<\/a>, as empresas podem tirar partido do poder da IA para criar um assistente personalizado e inteligente que se adapta especificamente \u00e0s suas necessidades, o que o torna uma adi\u00e7\u00e3o promissora ao mundo das solu\u00e7\u00f5es empresariais orientadas para a IA.<\/p>\n

Clique aqui<\/a> para ler o documento de meta-investiga\u00e7\u00e3o sobre a Llama 2. Experimente o Llama 2 aqui<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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