في عالم الذكاء الاصطناعي، لا شك أنك سمعت عما قامت به شركة OpenAI وGoogle. والآن، أصبح Meta's Llama LLM (نموذج اللغة الكبير) لاعبًا متزايد الأهمية في اللعبة، خاصة مع طبيعته مفتوحة المصدر. أحدثت Meta مؤخرًا ضجة كبيرة بإطلاق نموذج Llama 3 AI، وقد أحدثت هزة كبيرة في هذا المجال.
وأسباب ذلك متعددة ومتنوعة. إنه مجاني الاستخدام، ولديه قاعدة مستخدمين واسعة، ونعم، إنه مفتوح المصدر، على سبيل المثال لا الحصر. هذا هو السبب الذي يجعل Llama 3 تغزو صناعة الذكاء الاصطناعي وقد تشكل مستقبلها لبعض الوقت في المستقبل.
اللاما 3 جيد حقًا
يمكننا أن نتناقش حتى تعود الأبقار إلى المنزل حول مدى فائدة الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وLlama 3 في العالم الحقيقي – فهي ليست سيئة في تعليمك قواعد ألعاب الطاولة – ولكن المعايير القليلة التي لدينا حول مدى قدرة الذكاء الاصطناعي هذه هي Llama 3 ميزة مميزة.
قام بعض مطوري Llama 3 بمشاركة اختبارات لمقارنة أحدث الموديلات مع بعض البدائل الرائدة، وفي كثير من الحالات، يأتي Llama 3 في المقدمة. تغطي هذه المعايير الرياضيات ومعالجة اللغة الطبيعية وقدرات الترميز والمعرفة العامة والفهم.
إنه هنا! تعرف على Llama 3، أحدث جيل من النماذج لدينا والذي يضع معيارًا جديدًا للأداء والكفاءة المتطورين لحاملي LLM المتاحين بشكل مفتوح.
النقاط الرئيسية
• المعلمات 8B و70B متاحة بشكل مفتوح للنماذج المدربة مسبقًا والمضبوطة بدقة.
• تدرب على المزيد… pic.twitter.com/iaOBYaOli5— أحمد الدحلة (@Ahmad_Al_Dahle) 18 أبريل 2024
لا تأخذ كلمتهم على محمل الجد، رغم ذلك. يمكنك اختبار Llama 3 ضد نفسها ومجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى في AI Arena.
قاعدة ضخمة من المستخدمين الحاليين
عندما أطلقت OpenAI ChatGPT، كان لديها بعض الأطراف المهتمة المبكرة، ولكن كان عليها أن تنمي جمهورها بشكل عضوي. لقد فعلت ذلك بسرعة لا تصدق، حيث سجلت عشرات الملايين من المستخدمين بعد نجاح طرازي GPT 3 وGPT 4. لكن Meta's Llama 3 مضمن بالفعل في Meta AI، والذي يمكن استخدامه عبر Facebook وInstagram وWhatsApp وMessenger، وكذلك في إصدارات تطبيقات الويب لجميع هذه الخدمات.
هذا ليس الملايين من المستخدمين الحاليين. هذه مليارات. كل ما يتعين على Meta القيام به للحصول على المزيد من البيانات حول كيفية استخدام Llama 3، أو كيفية تحسينها للمستخدمين العاديين، هو دفع هؤلاء المليارات من المستخدمين لتجربتها. إنه جمهور أسير لا يستطيع سوى عدد قليل من شركات التكنولوجيا الأخرى الاقتراب من التنافس معه.
إنه مجاني تمامًا
إذا أظهرت لنا مبادرة Horizons VR الفاشلة التي أطلقها الرئيس التنفيذي لشركة Meta Mark Zuckerburg أي شيء، فهو أن Meta ليس لديها مشكلة في إنفاق عشرات المليارات من الدولارات في مشاريع لا تحقق أي هدف حقًا. لكن هذا النقص في تحقيق الدخل الضروري يمثل قوة لا تصدق لشركة تستثمر في مثل هذا المجال المتطور، لأنه في حين قد يحتاج مطورو الذكاء الاصطناعي الآخرون إلى الحصول على عائد على استثماراتهم بسرعة نسبيًا، فإن Meta لا تحتاج إلى ذلك حقًا.
بفضل بنيتها التحتية الضخمة لمركز البيانات وتدفق الإيرادات التأسيسية الثابت من خدماتها المتنوعة، تستطيع Meta تسعير Llama 3 بسعر 0 دولار بالضبط للجميع. يمكنها أن تتحمل تكاليف استهلاك طاقة حاسوبية تبلغ قيمتها مليارات الدولارات في سعيها لمواصلة تطوير Llama 3 وLLMs المستقبلية. وهذا يجعل Llama 3 في متناول مليارات المستخدمين بسهولة أكبر من أي ذكاء اصطناعي آخر من الدرجة الأولى.
انها مفتوحة المصدر
عندما يكون السعر مهمًا للمستخدمين، فإن شفافية التعليمات البرمجية مهمة للمطورين. على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمنصة، مثل ChatGPT ونماذجها اللغوية المختلفة، فإن Llama 3 مفتوح المصدر. وهذا يعني أنه يمكن للمطورين الاطلاع على كيفية تشغيله وإجراء تغييرات عليه. يمكنهم التكرار فوقه وأخذ المشروع في اتجاهاتهم المثيرة للاهتمام. وهذا يشجع على المزيد من التبني، حيث أن المزيد من المطورين سيكونون قادرين على دمج نموذج Llama 3 في مشاريعهم الخاصة، ويشجع على تطوير كود برمجي أفضل، حيث يمكن لعدد أكبر من الأشخاص التأثير على تطويره.
وهذا لديه القدرة على جعل Llama 3 معيارًا إلى حد ما، مما يرسخها في المستقبل المنظور.
يمكن تشغيله محليا
أحد أكبر عيوب نماذج اللغة الكبيرة للذكاء الاصطناعي مثل Gemini من Google، أو ChatGPT، أو التكرارات السابقة لـ Meta's Llama هو أنها تستهلك قدرًا هائلاً من قوة الحوسبة – ليس فقط في التدريب، ولكن في التشغيل الفعلي. ولهذا السبب يتعين عليك الدفع مقابل امتياز استخدام بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر تطلبًا، ولماذا تكون الاستجابة بطيئة أحيانًا عندما تكون الخدمة مشغولة.
لكن يمكن تشغيل Llama 3 محليًا على أجهزة الكمبيوتر المحمول الاستهلاكية. يتطلب الأمر القليل من القفز عبر الأطواق، وستحتاج إلى قدر كبير من الذاكرة لجعله يعمل بفعالية (الكمبيوتر المحمول المستخدم في المثال أدناه هو MacBook Pro M1 Max مع ذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 64 جيجابايت)، ولكن هذا ليس عائقًا كبيرًا للدخول.
قم بتشغيل Llama 3 محليًا باستخدام Open-WebUI
لم يتم تسريع هذا الفيديو. النموذج الذي تم تنزيله من @olma (llama3:instruct)، تشغيل مع @OpenWebUI، على جهاز ماك بوك برو M1 ماكس 64 جيجا.
يمكنك تشغيله الآن على جهازك الخاص (Windows، Linux، Mac) بنقرة واحدة. https://t.co/sDpI4TEiwa pic.twitter.com/qe5PIv3hQm
— كوكتيل الفول السوداني (@cocktailpeanut) 18 أبريل 2024
الآن، هذا المثال ليس أفضل نموذج لـLlama 3 – فقد تم تدريبه على 70 مليار رمز (كلمات أو نقاط بيانات تشكل فهمه)، بدلاً من 15 تريليون من النموذج الأعلى. لا يزال Llama 3 بعيدًا عن أول برنامج LLM يتم تشغيله محليًا، ولكنه الأكثر قدرة حتى الآن، ويشير إلى أننا يمكن أن نرى هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يعمل في الهواتف الذكية، والنظارات الذكية، وسماعات الواقع الافتراضي، وغيرها من الأجهزة في المستقبل القريب.
وهذه هي البداية فقط
Llama 3 لعبة مذهلة، ولكن هناك الكثير مما لا يمكنها فعله حتى الآن. وهو يعتمد حاليًا على النص بالكامل، مما يعني أنه ليس الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط الذي رأيناه مع ChatGPT والخدمات المماثلة. لا يمكنه معالجة الفيديو أو الصوت أو الصور. ولا يمكنه الاستجابة للأوامر الصوتية أو الرد عليك. وهو يعمل حاليًا مع اللغة الإنجليزية فقط أيضًا.
ولكنها سوف تكون قادرة قريباً على القيام بكل هذه الأشياء، وربما أكثر. Llama 3 عبارة عن طلقة تحذيرية للعديد من مطوري الذكاء الاصطناعي يشيرون إلى أن زمن الشركات الناشئة الصغيرة التي تسرق الأضواء في تطوير الذكاء الاصطناعي قد يكون قد انتهى. وبدون الدعم المالي والتكنولوجي ودعم البنية التحتية الكبير الذي توفره شركة مثل ميتا، فإن المنافسة المباشرة قد تكون صعبة للغاية بالفعل.