Buongiorno cari lettori di Tecnogalaxy, quest’oggi vi andremo a parlare di come accedere a LLaMA 2 al chatbot AI open source di Meta.

La società madre di Facebook, Meta, ha fatto scalpore nel settore dell’intelligenza artificiale (AI) con il lancio di LLaMA 2, un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) open source pensato per sfidare le pratiche restrittive dei grandi concorrenti tecnologici.

A differenza dei sistemi di intelligenza artificiale lanciati da Google, OpenAI e altri che sono strettamente custoditi in modelli proprietari, Meta rilascia liberamente il codice e i dati alla base di LLaMA 2 per consentire ai ricercatori di tutto il mondo di sviluppare e migliorare la tecnologia.

L’importanza del software open source per stimolare l’innovazione

“L’open source guida l’innovazione perché consente a molti più sviluppatori di costruire con la nuova tecnologia”, ha affermato Zuckerberg in un post su Facebook. “Migliora anche la sicurezza e la protezione perché quando il software è aperto, più persone possono esaminarlo per identificare e risolvere potenziali problemi.”

La natura open source di LLaMA 2 potrebbe benissimo portare a rapidi progressi nell’IA, poiché gli sviluppatori di tutto il mondo possono ora accedere, analizzare e costruire sul modello di base. È una mossa coraggiosa che potrebbe democratizzare il campo in rapida evoluzione dell’IA, fornendo agli sviluppatori potenti strumenti per creare applicazioni e soluzioni innovative. LLaMA 2 è sfida a ChatGPT di OpenAI e Bard; Google offre 3 dimensioni: 7, 13 e 70 miliardi parametri.

In confronto, la serie GPT-3.5 di OpenAI ha fino a 175 miliardi di parametri e Bard di Google (basato su LaMDA) ha 137 miliardi di parametri. OpenAI notoriamente non ha rivelato il numero di parametri in GPT-4 nella sua ricerca pubblicata. Il numero di parametri in un modello generalmente è correlato alle sue prestazioni e accuratezza, ma i modelli più grandi richiedono più risorse computazionali e dati per l’addestramento. Anche il metodo di addestramento utilizzato è degno di nota e diverso dalle alternative popolari. Lo strumento viene addestrato utilizzando l’apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF), imparando dalle preferenze e dalle valutazioni dei formatori di intelligenza artificiale umana. Al contrario, ChatGPT ha utilizzato la messa a punto supervisionata, imparando dai dati etichettati forniti da annotatori umani.

Come accedere e utilizzare LLaMA 2

Data la sua natura open source, ci sono numerosi modi per interagire con LLaMA 2. I modi per accedere e iniziare subito a sperimentare LLaMA 2:

1. Interagisci con la demo del chatbot: Il modo più semplice per utilizzare LLaMA 2 è visitare llama2.ai, una demo del modello di chatbot ospitata da Andreessen Horowitz. Puoi porre domande al modello su qualsiasi argomento che ti interessa o richiedere contenuti creativi utilizzando prompt specifici. Ad esempio, puoi chiedere “Chi è il presidente degli stati uniti?” o “Scrivi un sonetto”. Puoi anche cambiare la modalità di chat tra equilibrata, creativa e precisa per soddisfare le tue preferenze.

2. Scarica il codice LLaMA 2: Se desideri eseguire LLaMA 2 sulla tua macchina o modificare il codice, puoi scaricarlo direttamente da Hugging Face, una piattaforma leader per la condivisione di modelli AI. Avrai bisogno di un account Hugging Face e delle librerie e dipendenze necessarie per eseguire il codice. È possibile trovare le istruzioni di installazione e la documentazione nel repository LLaMA 2.

3. Accesso tramite Microsoft Azure: Un’altra opzione per accedere a LLaMA 2 è tramite Microsoft Azure, un servizio di cloud computing che offre varie soluzioni AI. È possibile trovare LLaMA 2 nel catalogo dei modelli di intelligenza artificiale di Azure, dove è possibile sfogliare, distribuire e gestire i modelli di intelligenza artificiale. Avrai bisogno di un account Azure e di un abbonamento per usare questo servizio. Questo metodo è consigliato per gli utenti più avanzati.

4. Accesso tramite Amazon SageMaker JumpStart: Puoi anche sperimentare e distribuire LLaMA 2 tramite Amazon SageMaker JumpStart, un popolare hub per algoritmi, modelli e soluzioni. SageMaker JumpStart semplifica il processo di creazione, addestramento e distribuzione di modelli di machine learning (ML) con pochi clic. Avrai bisogno di un account Amazon Web Services e di un abbonamento per utilizzare questo servizio. Questo è un altro metodo consigliato per utenti avanzati e programmatori.

5. Prova una variante su llama.perplexity.ai, è un web crawler che utilizza ML per generare risposte generali alle tue domande, quindi offre una serie di collegamenti a siti Web, combina la potenza di LLaMA 2 e Perplexity.ai per fornire risposte generali e collegamenti pertinenti alle domande utilizzando il nuovo modello per alimentare le sue risposte. Per usarlo, visita llama.perplexity.ai e digita una query nella casella di ricerca. Vedrai una breve risposta seguita da un elenco di collegamenti che puoi esplorare ulteriormente. Man mano che gli sviluppatori iniziano a personalizzare e sviluppare questo nuovo modello, possiamo aspettarci di assistere a un’ondata di applicazioni IA innovative nel prossimo futuro.

Nel contesto dei dati aziendali, LLaMA 2 potrebbe sbloccare un potenziale significativo per le aziende e le organizzazioni per lo sviluppo di soluzioni IA personalizzate personalizzati in base alle loro specifiche esigenze.

Questo è tutto, ad un prossimo articolo!

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