¿Desvelando el poder de Meta’s Llama 2 ¿Un salto adelante en la IA generativa?

¿Meta's Llama 2 Un avance en la IA generativa?

 

Introducción

 

Los avances recientes en inteligencia artificial (IA), particularmente en IA generativa, han capturado la imaginación del público y demostrado el potencial de estas tecnologías para impulsar una nueva era de oportunidades económicas y sociales. Uno de estos avances es Llama 2 de Meta, la próxima generación de su modelo de lenguaje grande de código abierto.

Llama 2 de Meta se entrena con una combinación de datos de acceso público y está diseñado para impulsar aplicaciones como ChatGPT de OpenAI, Bing Chat y otros chatbots modernos. Entrenado con una combinación de datos de acceso público, Meta afirma que el rendimiento de Llama 2 ha mejorado significativamente en comparación con modelos anteriores de Llama. El modelo está disponible para ajuste fino en AWS, Azure y la plataforma de alojamiento de modelos de IA de Hugging Face en forma preentrenada, lo que lo hace más accesible y fácil de ejecutar. También puedes descargar el modelo aquí.

Pero, ¿qué diferencia a Llama 2 de su predecesor y otros modelos de lenguaje grande? Vamos a adentrarnos en sus detalles técnicos e implicaciones.

 

Detalles Técnicos y Rendimiento

 

Hay dos versiones de Llama 2: Llama 2 y Llama-2-Chat. Llama-2-Chat ha sido ajustado fino para conversaciones de dos vías. Ambas versiones se dividen aún más en modelos de diferentes sofisticaciones: modelos de 7 mil millones de parámetros, 13 mil millones de parámetros y 70 mil millones de parámetros. Los modelos se entrenaron con dos billones de tokens, lo que es un 40% más que el primer modelo de Llama, e incluyen más de 1 millón de anotaciones humanas.

Llama 2 tiene una longitud de contexto de 4096 y utiliza aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana específicamente para seguridad y utilidad en el caso del entrenamiento de Llama-Chat-2. Llama 2 supera a otros LLM, como Falcon y MPT, en áreas como razonamiento, codificación, competencia y pruebas de conocimiento, según Meta.

   

Además, Llama 2 está optimizado para funcionar localmente en Windows y en teléfonos inteligentes y computadoras con la tecnología Qualcomm Snapdragon en el dispositivo, lo que significa que podemos esperar aplicaciones con IA que funcionen sin depender de servicios en la nube a partir de 2024.

 

“Estas nuevas experiencias de IA en el dispositivo, alimentadas por Snapdragon, pueden funcionar en áreas sin conectividad o incluso en modo avión.”

—Qualcomm (fuente: CNET)

 

Código Abierto y Seguridad

 

Uno de los aspectos clave de Llama 2 es su naturaleza de código abierto. Meta cree que al poner a disposición modelos de IA de manera abierta, todos pueden beneficiarse. Este desarrollo permite tanto al mundo empresarial como al mundo de la investigación acceder a herramientas que serían prohibitivas de construir y escalar por sí mismos, lo que abre un sinfín de oportunidades para la investigación, experimentación y desarrollo.

Meta también enfatiza la seguridad y la transparencia. Llama 2 ha sido sometido a pruebas de seguridad mediante la generación de estímulos adversarios con el fin de ajustar fino el modelo, tanto internamente como externamente. Meta revela cómo se evalúan y ajustan los modelos, promoviendo la transparencia en el proceso de desarrollo.

 

 

Conclusión

 

Llama 2 hace todo lo posible para continuar con la perspectiva de Meta en el campo de la IA generativa. Su mejora en el rendimiento, su naturaleza de código abierto y su compromiso con la seguridad y la transparencia hacen de Llama 2 un modelo prometedor para una amplia gama de aplicaciones. A medida que más desarrolladores e investigadores tengan acceso a él, podemos esperar un aumento en soluciones innovadoras impulsadas por IA.

A medida que avanzamos, seguirá siendo crucial abordar los desafíos y sesgos inherentes a los modelos de IA. Sin embargo, el compromiso de Meta con la seguridad y la transparencia establece un precedente positivo para la industria. Con el lanzamiento de Llama 2, ahora tenemos otra herramienta disponible en nuestro arsenal de IA generativa, y una que mantiene el compromiso de acceso abierto de manera continua.

    Matthew Mayo (@mattmayo13) es un científico de datos y el Editor en Jefe de VoAGI, el recurso en línea fundamental de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. Sus intereses se centran en el procesamiento del lenguaje natural, el diseño y optimización de algoritmos, el aprendizaje no supervisado, las redes neuronales y los enfoques automatizados para el aprendizaje automático. Matthew tiene una maestría en ciencias de la computación y un diploma de posgrado en minería de datos. Puedes contactarlo en editor1 en VoAGI[punto]com.  

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

Aprendizaje Automático

Google AI presenta Imagen Editor y EditBench para mejorar y evaluar el rellenado de imágenes guiado por texto.

Ha habido un reciente aumento en la curiosidad sobre los convertidores de texto a imagen. Estos modelos generativos s...

Inteligencia Artificial

Mejorando los Modelos de Lenguaje con Indicaciones Analógicas para Mejorar el Razonamiento

En los últimos años, los modelos de lenguaje han demostrado una notable habilidad para entender y generar texto simil...

Inteligencia Artificial

Investigadores de ATLAS exploran fenómenos novedosos con detección de anomalías mediante aprendizaje automático no supervisado

Desde su inicio en 2009, el Gran Colisionador de Hadrones (LHC) ha sido una herramienta pionera para la exploración c...

Inteligencia Artificial

Investigadores de Stanford proponen 'EquivAct' Un avance en el aprendizaje de robots para generalizar tareas en diferentes escalas y orientaciones

Los seres humanos pueden extrapolar y aprender a resolver variaciones de una tarea de manipulación si los objetos inv...