En el mundo tecnológico actual, existe una variedad de herramientas y tecnologías disponibles que contribuyen a enriquecer nuestra interacción con datos e información. Entre estas tecnologías pioneras se encuentra "Llama 2" como un gran modelo de lenguaje que refleja el desarrollo continuo en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje.
Desde GPT-4 de OpenAI hasta PalM 2 de Google, los modelos de lenguaje grandes (LLM) dominan los titulares de tecnología. Cada nuevo modelo promete ser mejor y más potente que el anterior y, en algunos casos, superar a cualquier competencia existente. Sin embargo, la cantidad de modelos existentes no ha frenado la aparición de otros nuevos. Ahora, Meta, la empresa matriz de Facebook, ha lanzado Llama 2, un nuevo y poderoso paradigma de lenguaje. ¿Pero qué diferencia a Llama 2 del resto? ¿En qué se diferencia de GPT-4, PaLM 2 y Claude 2, y por qué debería importarle?
En este artículo, exploraremos con más detalle "Llama 2" y veremos cómo este modelo afecta áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la comprensión de texto, el análisis y la programación. Verificar Gemini versus ChatGPT versus Alpaca sin conexión: ¿Cuál es el mejor modelo de lenguaje grande?
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¿Qué es Llama 2?
Llama 2, un gran modelo de lenguaje, es producto de una extraordinaria alianza entre Meta y Microsoft, dos gigantes tecnológicos que compiten en la vanguardia de la investigación en IA. Es el sucesor del modelo Llama 1 del Meta, que se lanzó en el primer trimestre de 2023.
Se podría decir que es el equivalente Meta de PaLM 2 de Google, GPT-4 de OpenAI y Claude 2 de Anthropic. Ha sido entrenado en un extenso conjunto de datos de Internet disponible públicamente y tiene la ventaja de un conjunto de datos más reciente y diverso que la competencia. Llama 2 está entrenada con un 40% más de datos que su predecesor y tiene el doble de longitud que el contexto (4 KB).
Si tuviste la oportunidad de interactuar con Llama 1 en el pasado pero no te impresionaron mucho sus respuestas, entonces Llama 2 es claramente superior y podría ser justo lo que necesitas. Pero, ¿cómo puede desenvolverse frente a la competencia externa?
¿Cómo compite Llama 2 con la competencia en el juego Large Language Models (LLM)?
Bueno, depende de los modelos que encuentre. Primero, Llama 2 es un proyecto de código abierto. Esto significa que Meta hace público todo el modelo, de modo que cualquiera pueda usarlo para crear nuevos modelos o aplicaciones. Si compara Llama 2 con otros modelos importantes de lenguaje de código abierto como Falcon o MBT, encontrará que los supera en muchas métricas. Es seguro decir que Llama 2 es uno de los modelos de lenguaje grande de código abierto más poderosos del mercado actual. Pero, ¿cómo puede competir con modelos avanzados como GPT de OpenAI y PalM AI de Google?
Evaluamos ChatGPT, Gemini y Llama 2 según su desempeño en pruebas de creatividad, razonamiento matemático, juicio práctico y habilidades de programación. verificar ChatGPT frente a Microsoft Bing AI frente a Google Gemini: ¿Cuál es el mejor chatbot de IA?
1. Creatividad
Para poner a prueba la creatividad y el sentido del humor de este Meta, le aplicamos nuestra prueba exclusiva de Creatividad y Sarcasmo. Le pedimos a la IA de Llama 2 que simulara una conversación entre dos personas discutiendo sobre las ventajas de ir al espacio, y aquí están los resultados.
Seguido por:
Finalmente:
A juzgar por los resultados de la comparación con ChatGPT, Bing AI y Google, donde también utilizamos la misma prueba, sólo la respuesta de ChatGPT es significativamente mejor que la de Llama 2. Llama 2 parece ser algo mejor que la respuesta dada por Google Gemini. Después de someter a los chatbots a tantas tareas creativas, está claro que ChatGPT sigue siendo el mejor en términos de creatividad, pero Llama no se queda atrás del resto del grupo. verificar ChatGPT puede hacer bromas, pero ¿realmente la IA puede hacernos reír?
2. Habilidades de programación
Cuando comparamos las capacidades de programación de Llama 2 con las de ChatGPT y Gemini, Llama 2 mostró una gran promesa. Le pedimos a tres chatbots de IA que crearan una aplicación funcional de lista de tareas pendientes, desarrollaran un juego de Tetris simple y crearan un sistema de autenticación seguro para un sitio web. Mientras que ChatGPT funcionó casi a la perfección en las tres tareas, Gemini y Llama 2 tuvieron un desempeño similar, ya que ambos solo lograron proporcionar código funcional para la lista de tareas y el sistema de autenticación, pero no lograron desarrollar Tetris. A continuación se muestra una captura de pantalla de la aplicación Tareas creada por Llama 2.
3. Habilidades matemáticas
En álgebra y geometría, Llama 2 también mostró resultados prometedores en comparación con Gemini, pero ChatGPT lo superó con creces en los problemas matemáticos aritméticos y lógicos que utilizamos en nuestras pruebas. Curiosamente, Llama 2 resolvió muchos problemas matemáticos que ChatGPT y Gemini no lograron resolver en las primeras iteraciones. Es seguro decir que Llama 2 es inferior a ChatGPT en habilidades matemáticas, pero muestra una mejora prometedora. verificar ¿Puede ChatGPT resolver problemas matemáticos?
4. Sentido común y pensamiento lógico
El sentido común es un área que muchos chatbots todavía están luchando por lograr, incluso el modelo que encabeza la lista, ChatGPT. Le asignamos a ChatGPT, Gemini y Llama 2 la tarea de resolver una serie de problemas de sentido común y pensamiento lógico. Una vez más, ChatGPT superó significativamente a Gemini y Llama 2. La competencia entre Gemini y Llama 2 fue reñida, y Gemini tuvo una ventaja marginal sobre Llama 2 en nuestras pruebas.
Es evidente que Llama 2 aún no ha alcanzado su punto de clara superioridad. Sin embargo, en su defensa, Llama 2 es un modelo relativamente nuevo, y es principalmente un "modelo fundamental" más que uno "preciso". Los modelos fundamentales son modelos de lenguaje grandes que se diseñan teniendo en cuenta posibles modificaciones futuras. No está adaptado a ningún dominio específico, sino que está diseñado para manejar una amplia gama de tareas, aunque a veces con capacidades limitadas.
Por otro lado, un modelo ajustado es un modelo básico que ha sido ajustado para aumentar su eficiencia en un dominio particular. Es como tomar un modelo básico como GPT y sintonizarlo con ChatGPT para que el público pueda usarlo en aplicaciones de chat. Verificar Lograr el autoaprendizaje de las computadoras: ¿pueden los sistemas inteligentes ganar sentido común?
Cómo usar Llama 2 ahora
La forma más sencilla de utilizar Llama 2 es a través de una plataforma Poe AI de Quora o la instancia alojada en la nube de Hugging Face. También puede obtener el formulario descargando una copia y ejecutándola localmente.
Llegar a Llama en Quora Poe
Para comunicarse con Llama en la plataforma Poe AI de Quora:
- puedes visitar Quora Poe Y regístrese para obtener una cuenta gratuita.
- Inicie sesión en su cuenta para revelar la interfaz de selección del modelo de IA.
- Haga clic en el ícono Más justo encima del campo de entrada para revelar los modelos de IA disponibles.
Elige cualquiera de las plantillas de Llama 2 disponibles y comienza a ingresar el reclamo que más te guste.
Llegar a Llama en la cara abrazada
Para acceder a Hugging Face en Llama, abra el enlace a los modelos de Llama 2 correspondientes a continuación y comience a preguntarle al chatbot de IA qué le gustaría ver.
Los modelos Llama anteriores y los de la plataforma Poe están optimizados para aplicaciones de chat, por lo que son lo más parecido a ChatGPT que obtendrás para el modelo Llama-2. ¿No estás seguro de qué versión probar? Recomendamos la tercera opción, Parámetros 70B Llama-2 chat. Aún puedes experimentar con los tres modelos para ver cuál se adapta mejor a tus necesidades específicas.
Aunque recomendamos comenzar con el modelo más grande disponible para utilizar completamente la potencia informática remota al usar HuggingFace o Poe, para cualquiera que desee ejecutar Llama 2 localmente, recomendamos comenzar con el parámetro 7B, ya que tiene los requisitos de hardware más bajos. Verificar Ejecute una copia de ChatGPT de forma local y gratuita en Windows con GPT4All.
Requisitos de hardware para ejecutar Llama 2 localmente
Para un rendimiento óptimo con el Modelo 7B, recomendamos una tarjeta gráfica con al menos 10 GB de VRAM, aunque mucha gente informa que el modelo funciona con 8 GB de RAM. Cuando se ejecuta localmente, la siguiente opción lógica sería el parámetro 13B. Para ello, puede elegir GPU de consumo de gama alta como RTX 3090 o RTX 4090 para disfrutar de sus capacidades. Sin embargo, aún puedes equipar una PC con Windows o una MacBook de gama media para ejecutar este modelo.
Si quieres utilizar toda la fuerza, puedes elegir el modelo más grande. Sin embargo, este modelo requerirá hardware de clase empresarial para lograr un rendimiento excelente. A nivel empresarial hablamos de máquinas con NVIDIA A100 con 80GB de memoria. El modelo de parámetro 70B requiere hardware especializado y excepcionalmente potente para una ejecución receptiva. Nuevamente, es importante señalar que aún puedes ejecutar este modelo en una configuración de hardware menos potente. Sin embargo, el tiempo de respuesta puede ser frustrantemente lento, llegando a varios minutos por mensaje. Considere cuidadosamente sus requisitos de memoria y GPU antes de seleccionar el modelo adecuado para sus necesidades. O utilice una instancia de HuggingFace.
Si tiene el hardware y la profundidad técnica para ejecutar el modelo Llama 2 localmente en su dispositivo, puede solicitar acceso a él mediante el formulario de Solicitud de acceso a Llama. para Meta. Después de proporcionar su nombre, correo electrónico, ubicación y el nombre de su organización, Meta revisará su solicitud, después de lo cual se denegará o concederá el acceso en un plazo de unos minutos a dos días. Mi acceso fue concedido en cuestión de minutos, así que espero que tú también tengas suerte. Verificar Las razones por las que los problemas de seguridad de la IA generativa están empeorando.
Llama 2: Un primer paso importante
Puede que Llama 2 no sea el modelo de lenguaje más avanzado disponible, pero al ser de código abierto, representa un primer paso importante hacia el desarrollo de una IA transparente y progresiva.
Si bien GPT de OpenAI tiene actualmente un mejor rendimiento, el enfoque cerrado de desarrollo de OpenAI significa que la empresa controla el crecimiento y el ritmo de desarrollo del modelo. Con un modelo de código abierto como Llama, la comunidad de código abierto más amplia puede innovar de forma iterativa para crear nuevos productos que tal vez no sean posibles dentro de un sistema de jardín amurallado. Puedes ver ahora Principales plataformas que utilizan ChatGPT para crear cursos en línea personalizados.
