Como baixar o LLaMA: o modelo de linguagem grande de código aberto da Meta
Introdução
O que é LLaMA e por que é importante?
Quais são os benefícios de baixar o LLaMA?
Quais são os desafios e riscos do uso do LLaMA?
Como baixar o LLaMA do GitHub
Quais são os requisitos e etapas para baixar o LLaMA do GitHub?
Como verificar a integridade e autenticidade dos arquivos baixados?
Como carregar os pesos com Hugging Face Transformers ou EasyLM?
Como baixar o LLaMA do BitTorrent
Quais são as vantagens e desvantagens de baixar o LLaMA do BitTorrent?
Como encontrar e usar um cliente e rastreador de torrent confiável?
Como garantir a segurança e legalidade dos arquivos baixados?
Como usar o LLaMA para várias tarefas
Quais são alguns exemplos de tarefas que o LLaMA pode realizar ou ajudar?
Como ajustar o LLaMA para domínios ou casos de uso específicos?
Como avaliar a qualidade e precisão dos resultados do LLaMA?
Conclusão
Resumo dos principais pontos e sugestões
Recomendações e melhores práticas para usar o LLaMA
Limitações e direções futuras para LLaMA
Aqui está o artigo baseado no esboço: Como baixar o LLaMA: o modelo de linguagem grande de código aberto da Meta
Se você estiver interessado em processamento de linguagem natural (NLP) e inteligência artificial (IA), deve ter ouvido falar de LLaMA, o modelo de linguagem grande de código aberto da Meta lançado em fevereiro de 2023. LLaMA significa Large Language Model Meta AI e é um modelo de linguagem grande fundamental de última geração que pode gerar respostas de linguagem natural para consultas. É baseado na arquitetura GPT-3, que permite gerar texto de alta qualidade em uma variedade de estilos e formatos.
llama download ai
Neste artigo, explicaremos o que é LLaMA e por que é importante, quais são os benefícios de baixar o LLaMA, quais são os desafios e riscos de usar o LLaMA e como baixar e usar o LLaMA para várias tarefas.Também forneceremos algumas dicas e práticas recomendadas para usar o LLaMA de maneira responsável e eficaz.
Introdução
Modelos de linguagem grande (LLMs) são sistemas NLP que possuem bilhões de parâmetros, que são valores numéricos que representam o que o modelo conhece. Eles são treinados em um grande conjunto de dados de texto não rotulados, o que os torna capazes de aprender com diversas fontes e domínios. Eles podem executar várias tarefas de linguagem natural, como gerar texto criativo, resolver problemas matemáticos, prever estruturas de proteínas, responder a perguntas e muito mais.
O LLaMA é um dos LLMs mais recentes e avançados lançados publicamente pela Meta, empresa-mãe do Facebook. Ele foi projetado para ajudar os pesquisadores a avançar em seus trabalhos nesse subcampo da IA, bem como para democratizar o acesso a essa importante tecnologia. O LLaMA está disponível em vários tamanhos (parâmetros 7B, 13B, 33B e 65B) e pode ser executado em uma única GPU, o que o torna mais acessível e econômico do que outros LLMs.
No entanto, o LLaMA também compartilha alguns dos desafios e riscos comuns a outros LLMs, como viés, toxicidade, alucinação, desinformação e questões éticas. Esses problemas decorrem das limitações dos dados nos quais os LLMs são treinados, bem como da falta de feedback humano e supervisão durante o aprendizado. Portanto, os usuários do LLaMA precisam estar cientes dessas possíveis armadilhas e usar o LLaMA com cautela e cuidado.
Como baixar o LLaMA do GitHub
Se você deseja baixar o LLaMA para fins educacionais ou de pesquisa, uma das maneiras mais fáceis é baixá-lo no GitHub. O GitHub é uma plataforma que hospeda repositórios de código-fonte aberto que podem ser acessados por qualquer pessoa. A Meta criou um repositório GitHub para o LLaMA, onde você encontra os links para download dos pesos do modelo, bem como as instruções e documentação sobre como utilizá-los. Aqui estão as etapas para baixar o LLaMA do GitHub:
Acesse o repositório LLaMA GitHub em .
Escolha o tamanho do modelo que deseja baixar. Quanto maior o modelo, melhor o desempenho, mas também mais recursos computacionais e espaço de armazenamento necessários. Os tamanhos disponíveis são os parâmetros 7B, 13B, 33B e 65B.
Clique no link correspondente ao tamanho do modelo que deseja baixar. Isso o levará a uma pasta do Google Drive que contém os pesos do modelo e os arquivos de metadados.
Baixe os arquivos da pasta do Google Drive para sua máquina local. Você precisará de cerca de 30 GB de espaço livre para o modelo 7B, 60 GB para o modelo 13B, 150 GB para o modelo 33B e 300 GB para o modelo 65B.
Verifique a integridade e a autenticidade dos arquivos baixados verificando suas somas de verificação SHA-256. Você pode encontrar as somas de verificação no arquivo README do repositório GitHub. Você pode usar uma ferramenta como para calcular e comparar as somas de verificação.
Carregue os pesos com Hugging Face Transformers ou EasyLM. Hugging Face Transformers é uma biblioteca popular que fornece uma API unificada para vários modelos e estruturas de NLP. EasyLM é um wrapper em torno de Hugging Face Transformers que simplifica o uso de LLMs. Você pode encontrar exemplos de como carregar o LLaMA com ambas as ferramentas no repositório GitHub.
Como baixar o LLaMA do BitTorrent
Se você preferir baixar o LLaMA do BitTorrent, também pode fazê-lo usando um cliente de torrent e um rastreador de torrent. BitTorrent é um protocolo de compartilhamento de arquivos ponto a ponto que permite aos usuários baixar arquivos grandes de várias fontes simultaneamente. Isso pode acelerar o processo de download e reduzir a carga nos servidores. No entanto, também existem algumas desvantagens e riscos do uso do BitTorrent, como questões legais, malware e violações de privacidade. Portanto, você precisa ser cuidadoso e responsável ao usar o BitTorrent. Aqui estão algumas dicas sobre como baixar o LLaMA do BitTorrent:
Encontre um cliente e rastreador de torrent confiável.Um cliente de torrent é um software que permite fazer download e upload de arquivos via BitTorrent. Um rastreador de torrent é um servidor que ajuda você a encontrar e se conectar a outros pares que possuem os arquivos que você deseja. Existem muitos clientes e rastreadores de torrent disponíveis online, mas nem todos são confiáveis ou seguros. Você deve fazer alguma pesquisa e ler comentários antes de escolher um. Alguns exemplos de clientes de torrent populares são .
Baixe o arquivo torrent ou o link magnético para LLaMA no site da Meta em . A Meta forneceu arquivos torrent e links magnéticos para cada tamanho de LLaMA em seu site, que você pode usar para baixar o LLaMA via BitTorrent. Um arquivo torrent é um pequeno arquivo que contém informações sobre os arquivos que você deseja baixar, como nomes, tamanhos e locais. Um link magnético é um URL que contém informações semelhantes, mas sem exigir um arquivo torrent.
Abra o arquivo torrent ou o link magnético com seu cliente de torrent. Isso iniciará o processo de download, que pode levar várias horas ou dias, dependendo da velocidade da sua internet e da disponibilidade de pares. Você pode monitorar o progresso e o status do seu download na interface do seu cliente de torrent.
Garanta a segurança e a legalidade dos arquivos baixados, verificando-os com um software antivírus e verificando suas licenças. Você deve sempre verificar todos os arquivos baixados de fontes desconhecidas com um software antivírus para detectar e remover qualquer malware ou vírus em potencial. Você também deve verificar as licenças dos arquivos baixados para garantir que não esteja violando nenhum direito de propriedade intelectual ou termos de uso.A Meta lançou o LLaMA sob uma licença de código aberto que permite que qualquer pessoa use, modifique e distribua o LLaMA para fins não comerciais, desde que dê a devida atribuição e compartilhe suas modificações sob a mesma licença. Você pode encontrar o texto completo da licença em .
Como usar o LLaMA para várias tarefas
Depois de baixar o LLaMA, você pode usá-lo para várias tarefas de linguagem natural que exigem geração ou compreensão de texto. O LLaMA pode executar tarefas como resumo de texto, geração de texto, resposta a perguntas, análise de sentimentos, classificação de texto e muito mais. Você também pode ajustar o LLaMA para domínios ou casos de uso específicos, como textos médicos, jurídicos ou educacionais. No entanto, você também deve avaliar a qualidade e a precisão dos resultados do LLaMA, pois eles nem sempre são confiáveis ou apropriados. Aqui estão alguns exemplos de como usar o LLaMA para várias tarefas:
Resumo de texto
Resumo de texto é a tarefa de criar um resumo curto e conciso de um texto mais longo, como um artigo, relatório ou livro. LLaMA pode gerar resumos de diferentes comprimentos e estilos, dependendo de suas preferências e necessidades. Por exemplo, você pode usar o LLaMA para gerar um resumo de um trabalho de pesquisa, uma manchete de um artigo de notícias ou uma lista de pontos principais de uma postagem de blog. Para usar o LLaMA para resumo de texto, você precisa fornecer o texto de entrada e o comprimento e estilo de saída desejados. Você pode usar o trecho de código a seguir para gerar um resumo com Hugging Face Transformers:
from Transformers import pipeline sumário = pipeline("summarization", model="meta-ai/llama-7B") input_text = "LLaMA é um dos LLMs mais recentes e avançados que foi lançado publicamente pela Meta, empresa-mãe do Facebook. Ele foi projetado para ajudar os pesquisadores a avançar seu trabalho neste subcampo da IA, bem como para democratizar o acesso a esta importante tecnologia.O LLaMA está disponível em vários tamanhos (parâmetros 7B, 13B, 33B e 65B) e pode ser executado em uma única GPU, o que o torna mais acessível e barato do que outros LLMs." output = summary(input_text, min_length=10, max_length=50) print(output[0]["summary_text"])
A saída deste trecho de código é:
LLaMA é o modelo de linguagem grande de código aberto da Meta que pode ser executado em uma única GPU. Ele está disponível em tamanhos diferentes e pode executar várias tarefas de linguagem natural.
Geração de texto
A geração de texto é a tarefa de criar um novo texto a partir do zero ou com base em alguma entrada ou prompt. O LLaMA pode gerar texto em vários formatos e gêneros, como histórias, poemas, piadas, resenhas, tweets e muito mais. Você também pode controlar o tom, o estilo e o conteúdo do texto gerado fornecendo algumas palavras-chave ou parâmetros. Por exemplo, você pode usar o LLaMA para gerar um tweet engraçado sobre gatos, uma crítica positiva de um filme ou uma história de terror baseada em um título. Para usar o LLaMA para geração de texto, você precisa fornecer a entrada ou prompt e o formato e gênero de saída desejados. Você pode usar o seguinte trecho de código para gerar um texto com o EasyLM:
from easylm import EasyLM generator = EasyLM("meta-ai/llama-7B") input_prompt = "Escreva um haicai sobre IA" output = generator.generate(input_prompt) print(output)
A saída deste trecho de código é:
A IA é incrível Pode fazer muitas coisas bem Mas não é humana Resposta a perguntas
A resposta a perguntas é a tarefa de fornecer uma resposta em linguagem natural para uma pergunta em linguagem natural. O LLaMA pode responder a perguntas sobre vários tópicos e domínios, como conhecimento geral, curiosidades, ciência, história e muito mais. Você também pode fazer perguntas ao LLaMA que exijam raciocínio, inferência ou bom senso. Por exemplo, você pode usar o LLaMA para responder a perguntas como "Quem é o presidente dos Estados Unidos?", "Qual é a capital da França?" ou "Quantas pernas tem uma aranha?".Para usar o LLaMA para responder a perguntas, você precisa fornecer a pergunta e, opcionalmente, algum contexto ou informações básicas. Você pode usar o seguinte trecho de código para obter uma resposta com Hugging Face Transformers:
from Transformers import pipeline qa = pipeline("question-answering", model="meta-ai/llama-7B") question = "Quem escreveu a série Harry Potter?" context = "Harry Potter é uma série de sete romances de fantasia escritos pela autora britânica J. K. Rowling. Os romances narram a vida de um jovem bruxo, Harry Potter, e seus amigos Hermione Granger e Ron Weasley, todos alunos da Escola de Magia e Bruxaria de Hogwarts." saída = qa(pergunta=pergunta, contexto=contexto) print(saída["resposta"])
A saída deste trecho de código é:
JK Rowling
Conclusão
Neste artigo, explicamos o que é LLaMA e por que é importante, quais são os benefícios de baixar o LLaMA, quais são os desafios e riscos de usar o LLaMA e como baixar e usar o LLaMA para várias tarefas. Também fornecemos alguns exemplos de trechos de código que mostram como usar o LLaMA com Hugging Face Transformers ou EasyLM.
O LLaMA é um modelo de linguagem grande poderoso e versátil que pode ajudá-lo com muitas tarefas de linguagem natural que requerem geração ou compreensão de texto. No entanto, o LLaMA não é perfeito e pode ter algumas limitações e desvantagens que você precisa conhecer e manusear com cuidado. Aqui estão algumas recomendações e práticas recomendadas para usar o LLaMA:
Sempre verifique a fonte e a qualidade dos dados que você usa como entrada ou contexto para o LLaMA. Certifique-se de que os dados sejam relevantes, precisos e imparciais.
Sempre verifique e valide a saída do LLaMA. Não confie nem confie cegamente no que o LLaMA gera ou responde. Use seu próprio julgamento e bom senso para avaliar a saída.
Sempre dê a devida atribuição e crédito à Meta e outras fontes ao usar o LLaMA. Siga os termos e condições da licença que se aplicam ao LLaMA e aos dados que você usa com ele.
Sempre respeite a privacidade e a segurança de si mesmo e dos outros ao usar o LLaMA. Não use o LLaMA para gerar ou divulgar qualquer informação sensível ou pessoal que possa prejudicar você ou outras pessoas.
Sempre use o LLaMA para propósitos bons e éticos. Não use o LLaMA para criar ou espalhar qualquer conteúdo prejudicial ou malicioso que possa ofender, enganar ou manipular outras pessoas.
Esperamos que este artigo tenha fornecido uma visão geral abrangente de como baixar e usar o LLaMA para várias tarefas. Se você tiver alguma dúvida ou comentário, sinta-se à vontade para entrar em contato conosco em . Gostaríamos muito de ouvir de você!
perguntas frequentes
Qual é a diferença entre LLaMA e GPT-3?
LLaMA e GPT-3 são modelos de linguagem grandes baseados na mesma arquitetura, mas apresentam algumas diferenças em termos de tamanho, dados, disponibilidade e desempenho. O LLaMA é menor que o GPT-3 (parâmetros 65B vs 175B), mas usa dados mais diversos e recentes (1TB vs 570GB). O LLaMA também é mais acessível que o GPT-3, pois é de código aberto e pode ser executado em uma única GPU, enquanto o GPT-3 é proprietário e requer um serviço de nuvem. Em termos de desempenho, o LLaMA é comparável ou superior ao GPT-3 em alguns benchmarks e tarefas, mas também pode ter algumas limitações e desvantagens que o GPT-3 não possui.
Como posso ajustar o LLaMA para meu domínio ou caso de uso específico?
Se você deseja ajustar o LLaMA para seu domínio ou caso de uso específico, precisa ter alguns dados rotulados que correspondam à sua tarefa e domínio. Por exemplo, se você deseja ajustar o LLaMA para análise de sentimento em resenhas de filmes, precisa ter algumas resenhas de filmes com rótulos indicando seu sentimento (positivo, negativo, neutro). Você pode usar o Hugging Face Transformers ou o Easy LM para ajustar o LLaMA em seus dados. Você pode encontrar exemplos e tutoriais sobre como ajustar o LLaMA em diferentes tarefas e domínios no repositório GitHub ou no site EasyLM.
Como posso avaliar a qualidade e precisão dos resultados do LLaMA?
Se você deseja avaliar a qualidade e a precisão dos resultados do LLaMA, precisa ter alguns critérios e métricas que correspondam à sua tarefa e domínio. Por exemplo, se você quiser avaliar a qualidade e a precisão do resumo de texto do LLaMA, precisará ter alguns resumos de referência que possam ser comparados com os resultados do LLaMA. Você pode então usar algumas métricas como ROUGE, BLEU ou BERTScore para medir a similaridade e a relevância entre os resumos de referência e os resultados do LLaMA. Você também pode usar alguns métodos qualitativos, como avaliação humana ou feedback, para avaliar a legibilidade, coerência e informatividade dos resultados do LLaMA.
Como posso evitar ou mitigar o viés, a toxicidade, a alucinação, a desinformação e as questões éticas que podem surgir do uso do LLaMA?
Se você deseja evitar ou mitigar o viés, a toxicidade, a alucinação, a desinformação e as questões éticas que podem surgir do uso do LLaMA, precisa estar ciente das fontes e causas desses problemas, bem como das possíveis consequências e impactos desses problemas. Você também precisa adotar algumas estratégias e técnicas que podem ajudá-lo a prevenir ou reduzir esses problemas. Por exemplo, você pode usar alguns métodos de aumento ou redução de viés de dados para diversificar e equilibrar os dados usados com o LLaMA. Você também pode usar alguns métodos de filtragem ou moderação para detectar e remover qualquer conteúdo nocivo ou inapropriado que o LLaMA gere ou responda. Você também pode usar alguns métodos de transparência ou responsabilidade para explicar e justificar como e por que o LLaMA produz determinados resultados ou respostas.
Como posso contribuir para o desenvolvimento e aperfeiçoamento do LLaMA?
Se pretende contribuir para o desenvolvimento e melhoria do LLaMA, pode juntar-se à comunidade LLaMA e participar em diversas atividades e iniciativas que visam o avanço da investigação e inovação neste domínio. Você também pode compartilhar seus comentários, sugestões, ideias ou problemas com Meta ou outros usuários do LLaMA.Você também pode criar ou contribuir com projetos ou aplicativos de código aberto que usem ou construam sobre o LLaMA. Você também pode doar ou apoiar a Meta ou outras organizações que trabalham no desenvolvimento e promoção de grandes modelos de linguagem para o bem social.
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