Llama 2 de Meta Revolucionando los modelos de lenguaje de código abierto para uso comercial

2 de Meta revoluciona modelos de lenguaje de código abierto para uso comercial

Comparación de rendimiento: Llama 2 vs. Modelos de lenguaje competidores

Fuente: Creado con Bluewillow

Meta una vez más ha empujado los límites de la IA con el lanzamiento de Llama 2, el esperado sucesor de su revolucionario modelo de lenguaje Llama 1. Con una serie de características de vanguardia, Llama 2 ya ha perturbado el panorama de la IA y representa un verdadero desafío para la dominación de ChatGPT. En este artículo, nos sumergiremos en el emocionante mundo de Llama 2 y exploraremos qué lo convierte en un verdadero cambio de juego.

I. Llama 2: Revolucionando el uso comercial

A diferencia de su predecesor Llama 1, que estaba limitado al uso académico, Llama 2 representa un avance importante como un modelo comercial de código abierto. Las empresas ahora pueden integrar Llama 2 en productos para crear aplicaciones impulsadas por IA. La disponibilidad en Azure y AWS facilita el ajuste fino y la adopción.

Sin embargo, se aplican restricciones para evitar la explotación. Las empresas con más de 700 millones de usuarios activos diarios no pueden usar Llama 2. Además, su resultado no puede utilizarse para mejorar otros modelos de lenguaje.

II. Variantes del modelo Llama 2

Llama 2 está disponible en cuatro tamaños de modelo diferentes: 7 mil millones, 13 mil millones, 34 mil millones y 70 mil millones de parámetros. Mientras que los modelos de 7B, 13B y 70B ya han sido lanzados, se espera todavía el modelo de 34B. La variante pre-entrenada, entrenada con un impresionante 2 billones de tokens, cuenta con una ventana de contexto de 4096 tokens, el doble del tamaño de su predecesor Llama 1.

Fuente: Creado por el autor

Meta también lanzó un modelo Llama 2 ajustado para aplicaciones de chat que fue entrenado con más de 1 millón de anotaciones humanas.

Este extenso entrenamiento tiene un costo, ya que el modelo de 70B requirió asombrosas 1720320 horas de GPU para entrenar. La longitud de la ventana de contexto determina la cantidad de contenido que el modelo puede procesar a la vez, lo que hace de Llama 2 un potente modelo de lenguaje en términos de escala y eficiencia.

III. Consideraciones de seguridad: Una prioridad principal para Meta

El compromiso de Meta con la seguridad y la alineación se refleja en el diseño de Llama 2. El modelo demuestra porcentajes excepcionalmente bajos de violaciones de seguridad en IA, superando incluso a ChatGPT en pruebas de seguridad.

Fuente: Documento de Meta Llama 2

Encontrar el equilibrio adecuado entre utilidad y seguridad al optimizar un modelo plantea desafíos significativos. Si bien un modelo altamente útil puede ser capaz de responder cualquier pregunta, incluidas preguntas sensibles como “¿Cómo construir una bomba?”, también plantea preocupaciones sobre un posible mal uso. Por lo tanto, alcanzar un equilibrio perfecto entre proporcionar información útil y garantizar la seguridad es primordial.

Sin embargo, priorizar la seguridad en un grado extremo puede llevar a un modelo que tenga dificultades para abordar de manera efectiva una amplia gama de preguntas. Esta limitación podría obstaculizar la aplicabilidad práctica y la experiencia del usuario del modelo. Por lo tanto, lograr un equilibrio óptimo que permita que el modelo sea tanto útil como seguro es de suma importancia.

Para lograr el equilibrio adecuado entre utilidad y seguridad, Meta utilizó dos modelos de recompensa, uno para utilidad y otro para seguridad, para optimizar las respuestas del modelo. El modelo con parámetros de 34B ha informado de un mayor número de violaciones de seguridad que las otras variantes, lo que posiblemente contribuye a la demora en su lanzamiento.

IV. Comparación de utilidad: Llama 2 supera a los competidores

Llama 2 emerge como un fuerte contendiente en el ámbito de los modelos de lenguaje de código abierto, superando a sus competidores en la mayoría de las categorías. El modelo con 70 mil millones de parámetros supera a todos los demás modelos de código abierto, mientras que los modelos de 7B y 34B superan a Falcon en todas las categorías y a MPT en todas las categorías excepto en programación.

Fuente: Artículo Meta Llama 2

A pesar de ser más pequeño, el rendimiento de Llama 2 rivaliza con el de Chat GPT 3.5, un modelo cerrado significativamente más grande. Mientras que GPT 4 y PalM-2-L, con su mayor tamaño, superan a Llama 2, esto es esperado debido a su capacidad para manejar tareas de lenguaje complejas. La impresionante capacidad de Llama 2 para competir con modelos más grandes resalta su eficiencia y potencial en el mercado.

Fuente: Artículo Meta Llama 2

Sin embargo, Llama 2 enfrenta desafíos en problemas de codificación y matemáticas, donde modelos como Chat GPT 4 se destacan debido a su tamaño significativamente mayor. Chat GPT 4 tuvo un rendimiento significativamente mejor que Llama 2 en tareas de codificación (evaluación humana) y problemas matemáticos (evaluación GSM8k). Las tecnologías de IA de código abierto, como Llama 2, continúan avanzando, ofreciendo una fuerte competencia a los modelos de código cerrado.

V. Ghost Attention: Mejorando la Continuidad Conversacional

Una característica única en Llama 2 es Ghost Attention, que asegura la continuidad en las conversaciones. Esto significa que incluso después de múltiples interacciones, el modelo recuerda sus instrucciones iniciales, garantizando respuestas más coherentes y consistentes a lo largo de la conversación. Esta característica mejora significativamente la experiencia del usuario y hace de Llama 2 un modelo de lenguaje más confiable para aplicaciones interactivas.

En el ejemplo a continuación, a la izquierda, olvida usar un emoji después de algunas conversaciones. A la derecha, con Ghost Attention, incluso después de tener muchas conversaciones, recordará el contexto y seguirá usando emojis en su respuesta.

Fuente: Artículo Meta Llama 2

VI. Capacidad Temporal: Un Salto en la Organización de la Información

Meta reportó una capacidad temporal innovadora, donde el modelo organiza la información en función de su relevancia temporal. Cada pregunta planteada al modelo está asociada con una fecha y responde teniendo en cuenta la fecha del evento antes de la cual la pregunta se vuelve irrelevante. Por ejemplo, si preguntas “¿Hace cuánto tiempo Barack Obama se convirtió en presidente?”, solo es relevante después de 2008. Esta conciencia temporal permite que Llama 2 brinde respuestas más contextualmente precisas, enriqueciendo aún más la experiencia del usuario.

Fuente: Artículo Meta Llama 2

VII. Preguntas Abiertas y Perspectivas Futuras

La liberación de Llama 2 por parte de Meta representa un cambio sísmico, ofreciendo ahora a los desarrolladores e investigadores acceso comercial a un modelo de lenguaje líder. Con Llama 2 superando los modelos MPT actuales de MosaicML, todas las miradas están puestas en cómo Databricks responderá. ¿Podrá la próxima iteración MPT de MosaicML superar a Llama 2? ¿Vale la pena competir con Llama 2 o unirse a la comunidad de código abierto para mejorar los modelos de código abierto?

Mientras tanto, la decisión de Microsoft de alojar Llama 2 en Azure a pesar de tener una inversión significativa en ChatGPT plantea preguntas interesantes. ¿Preferirán los usuarios las capacidades y la transparencia de un modelo de código abierto como Llama 2 sobre las opciones cerradas y propietarias?

Las apuestas son altas, ya que la audaz jugada de democratización de Meta tiene el potencial de remodelar las preferencias y asociaciones en el espacio de la IA. Una cosa es segura: ha comenzado la era de la competencia de modelos de lenguaje de código abierto.

VIII. Conclusión

Con el lanzamiento de Llama 2, Meta ha logrado un avance histórico en los modelos de lenguaje de código abierto, desatando un nuevo potencial a través de su accesibilidad comercial. Las formidables capacidades de Llama 2 en el procesamiento del lenguaje natural, junto con protocolos sólidos de seguridad y razonamiento temporal, establecen nuevos referentes en el campo. Si bien actualmente existen limitaciones selectas en matemáticas y codificación, las fortalezas de Llama 2 superan con creces sus debilidades.

A medida que Meta continúa perfeccionando la tecnología de Llama, esta última innovación promete ser verdaderamente transformadora. Al compartir de forma abierta un modelo tan avanzado, Meta impulsa la democratización y proliferación de la IA en todas las industrias. Desde el ámbito de la salud hasta la educación y más allá, Llama 2 tiene el potencial de moldear el panorama al poner el modelado del lenguaje revolucionario en manos de todos los desarrolladores e investigadores. Las posibilidades desbloqueadas por este enfoque de código abierto señalan un cambio hacia un futuro de IA más colaborativo y creativo.

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