OpenAI hat GPT, Google Gemini und Meta LLaMA. Letztere haben nun vor einiger Zeit die neueste Version Ihres Sprachmodells, LLaMA 3, vorgestellt. Doch was macht es besonders, wie schlägt es sich im Vergleich zur Konkurrenz und was können wir in Zukunft noch erwarten? All das erfahren Sie in diesem Artikel.
LLaMA (Large Language Model Meta AI) ist das generative KI-Sprachmodell von meta, welches Anfang 2023 erstmals veröffentlicht wurde. Wie alle anderen bekannten Sprachmodelle, ist LLaMA darauf ausgelegt, Eingaben zu verstehen, zu verarbeiten und Texte aller möglicher Formen in natürlicher Sprache zu generieren und zu übersetzen. Bevor wir näher auf die aktuelleste Version, LLaMA 3 eingehen, schauen wir noch einmal kurz in die Historie des Modells:
LLaMA 1 wurde im Februar 2023 veröffentlicht und stellte einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung großer Sprachmodelle dar. Meta hatte dabei das Ziel, ein Modell zu schaffen, das trotz geringerer Größe leistungsfähiger und effizienter als bestehende Modelle wie GPT-3 ist. LLaMA 1 wurde daher in mehreren Größen trainiert, darunter Modelle mit 7 Milliarden (7B), 13 Milliarden (13B), 30 Milliarden (30B) und 65 Milliarden (65B) Parametern.
Die Leistung war bemerkenswert. In vielen Benchmark-Tests zeigte es damals Ergebnisse, die mit denen von GPT-3 (das 175 Milliarden Parameter hat) vergleichbar oder sogar besser waren. Das demonstrierte auch gleichzeitig, dass größere Modelle nicht immer effizienter oder leistungsfähiger sind. Der Erfolg von LLaMA 1 basierte dabei im Wesentlichen auf den fortschrittlichen Trainingsmethoden und Optimierungen, die die Effizienz und Genauigkeit des Modells verbesserten.
Ein bedeutender Aspekt von LLaMA 1 war zudem die Open-Source-Verfügbarkeit. Meta entschied sich also, das Modell der Forschungsgemeinschaft zur Verfügung zu stellen, was den Zugang zu dieser leistungsstarken Technologie erheblich erleichterte. Das ermöglichte Forschern und Entwicklern weltweit, auf LLaMA 1 aufzubauen und es in verschiedenen Anwendungen wie Textgenerierung, maschineller Übersetzung und vielen anderen NLP-Aufgaben zu nutzen.
In unserem E-Book erfahren Sie die wichtigsten Inhalte rund um das Thema künstliche Intelligenz & wie Sie davon profitieren können!
Im Juli 2023 wurde dann LLaMA 2 veröffentlicht, das auf den Erfolgen und Lehren von LLaMA 1 aufbaute. Somit brachte diese Version zahlreiche weitere Verbesserungen in Bezug auf Genauigkeit, Effizienz und Robustheit mit sich. LLaMA 2 wurde ebenfalls in verschiedenen Größen veröffentlicht, einschließlich Modelle mit 7 Milliarden (7B), 13 Milliarden (13B), 34 Milliarden (34B) und 70 Milliarden (70B) Parametern.
LLaMA 2 wurde mit einem Fokus auf Techniken für die Feinabstimmung und Inferenz entwickelt, was vor allem die Nutzung in Echtzeit-Anwendungen verbesserte. Diese Verbesserungen machten das Modell noch vielseitiger und effizienter, was es in einer breiteren Palette von Anwendungen einsetzbar machte. Es zeigte dabei eine überlegene Leistung in mehreren NLP-Aufgaben und setzte neue Maßstäbe für Sprachmodelle.
Gleichzeitig ermöglichten die neuen Entwicklungen es, die leistungsfähigeren Modelle mit geringeren Rechenressourcen zu betreiben, was besonders wichtig für die Skalierbarkeit war.
Im Juni 2024 brachte Meta dann die dritte Generation ihres großen Sprachmodells, LLaMA 3, auf den Markt. LLaMA 3 markierte hiermit einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von Sprachmodellen, indem es die Stärken seiner Vorgängerversionen mal wieder ausbaute und gleichzeitig neue Technologien und Optimierungen einführte. Llama 3 verwendet nun z. B. einen Tokenizer mit einem Vokabular von 128K Tokens und nutzt Grouped Query Attention (GQA) für verbesserte Inferenzeffizienz.
Denn LLaMA 3 bringt mehrere bedeutende Verbesserungen und Unterschiede im Vergleich zu früheren Modellen und anderen aktuellen KI-Modellen auf dem Markt. Es ist in zwei Varianten verfügbar: ein Modell mit 8 Milliarden Parametern (8B) und ein Modell mit 70 Milliarden Parametern (70B). Die Modelle wurden dabei mit über 15 Billionen Tokens trainiert, was siebenmal mehr ist als bei Llama 2. Ein Modell mit 400 Milliarden Parametern befindet sich derzeit im Training.
Llama 3 übertrifft in Benchmarks vergleichbare Modelle anderer Anbieter wie Googles Gemini Pro 1.5 und GPT-3.5. Es zeigt außerdem verbesserte Fähigkeiten in Bereichen wie logisches Denken, Codegenerierung und Befolgen von Anweisungen. Das Modell kann in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden, darunter einfache Ratschläge, kreative Aufgaben, Softwareprogrammierung und Textarbeit. Es ist in der Lage, den Kontext eines Gesprächs besser zu verstehen und neigt weniger dazu, Antworten auf bestimmte Fragen zu verweigern.
Eine der Hauptverbesserungen von Llama 3 ist die Verdopplung der Kontextlänge von 4K auf 8K Tokens, was etwa 5.000 deutschen bzw. 6.000 englischen Wörtern entspricht. Dies ermöglicht es, einen Chatbot mit einer detaillierten “Bedienungsanleitung” als Systemprompt zu initialisieren, um fachspezifische Gespräche ohne Finetuning oder die Nutzung von Vektordatenbanken zu ermöglichen.
Llama 3 kann zudem auf Suchmaschinen zugreifen, um die Aktualität der bereitgestellten Informationen zu gewährleisten. Meta testet auch die KI-Bildgenerierung, die es ermöglicht, Bilder zu erstellen und zu animieren. Diese Funktionen werden voraussichtlich in Zukunft in Plattformen wie WhatsApp und Instagram integriert.
Meta hat für Llama 3 eine Reihe von zukunftsweisenden Plänen und Entwicklungen angekündigt, die das Potenzial des Modells weiter ausschöpfen und seine Anwendungsmöglichkeiten erweitern sollen.
Zunächst plant Meta, Llama 3 in mehr Ländern und auf weiteren Plattformen verfügbar zu machen. Derzeit wird Meta AI bereits in über einem Dutzend Ländern außerhalb der USA eingeführt, darunter Australien, Kanada, Ghana und Singapur. Diese Expansion soll fortgesetzt werden, auch hinsichtlich mehrerer unterstützter Sprachen.
Ein weiterer wichtiger Meilenstein ist die Integration von Llama 3 in verschiedene Meta-Plattformen wie WhatsApp und Instagram. Nutzer können die KI in Chats aktivieren, um direkte Fragen zu stellen oder spezifische Informationen zu erhalten, wie z. B. Restaurantempfehlungen, um so für eine komplett neue und bessere Nutzererfahrung zu sorgen.
Gleichzeitig arbeitet Meta auch an der Weiterentwicklung der multimodalen Fähigkeiten von Llama 3. Das bedeutet, dass das Modell nicht nur Text, sondern auch visuelle und akustische Daten verarbeiten kann. Dadurch soll es möglich werden, in Echtzeit auf eine vielfältigere Palette von Nutzeranfragen zu reagieren, was besonders in dynamischen Anwendungsfällen wie interaktiven Medien und assistiven Technologien von Vorteil ist.
Darüber hinaus plant Meta, die Programmierfähigkeiten von Llama 3 weiter zu verbessern und das Modell mit Bildern und Text zu trainieren, um fortgeschrittenere Aufgaben wie die Erstellung längerer, mehrstufiger Pläne zu ermöglichen. Diese fortgeschrittenen Funktionen sollen in späteren Versionen des Modells eingeführt werden.
Und zu guter Letzt ist die Einführung von Meta Llama Guard 2 zu erwähnen, einem Projekt, das eine Reihe von Open-Source-Tools und -Evaluierungen zur Vertrauens- und Sicherheitsförderung umfasst. Diese Initiative zielt darauf ab, Entwicklern ein sicheres und offenes Ökosystem zu bieten, in dem sie ihre Ideen verwirklichen können.
Meta hat also noch einiges vor, geografische Expansion, Integration in bestehende Plattformen, Erweiterung der multimodalen Fähigkeiten und Verbesserung der Sicherheits- und Vertrauensmechanismen sind wohl nur der Anfang. Diese Maßnahmen sollen nach und nach sicherstellen, dass Llama 3 nicht nur leistungsfähiger, sondern auch vielseitiger und sicherer wird, um den Anforderungen einer breiten Nutzerbasis gerecht zu werden.
Dabei helfen soll eben auch die hohe Zugänglichkeit, laut Metas eigener Aussage, ist LLaMA das beste OpenSource-Modell auf dem Markt. Llama 3 soll bald außerdem auf allen wichtigen Plattformen, einschließlich Cloud-Anbietern und Modell-API-Anbietern, verfügbar sein. Der Konkurrenzkampf der großen Entwickler geht also voran und dürfte uns in Zukunft immer wieder mit neuen Innovationen verblüffen. Besonders das anstehende 400B-Modell wird interessant zu beobachten sein, vor allem wie es sich gegen die großen Konkurrenten wie GPT-4 schlägt.
Sie haben Fragen zum Thema oder Interesse am Einsatz von Künstlicher Intelligenz im eigenen Betrieb? Dann schauen Sie gerne in unser Angebot von verschiedenen Schulungen und Workshops zu KI für Unternehmen rein.
Oder kontaktieren Sie uns einfach, unsere erfahrenen Berater kümmern sich so schnell wie möglich um Ihr Anliegen und besprechen in einem kostenlosen Erstgespräch alle weiteren Schritte.
LLaMA (Large Language Model Meta AI) ist ein fortschrittliches Sprachmodell, das von Meta entwickelt wurde. Es basiert auf modernen maschinellen Lerntechniken und ist darauf ausgelegt, große Mengen an Text zu verstehen und zu verarbeiten.
LLaMA kann eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung erledigen, einschließlich der Generierung von Texten, der Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen, dem Beantworten von Fragen und dem Verfassen von Textzusammenfassungen.
LLaMA zeichnet sich dadurch aus, dass es trotz seiner relativ geringeren Modellgröße im Vergleich zu anderen großen Sprachmodellen eine hohe Effizienz und Leistungsfähigkeit bietet, was es besonders ressourceneffizient und durch die OpenSource-Struktur für alle zugänglich macht.