Alami Keserbagunaan LLaMA 2: Panduan Anda untuk Chatbot Sumber Terbuka

Minggu ini, perusahaan induk Facebook, Meta, telah membuat gebrakan di industri Kecerdasan Buatan (AI). Perusahaan telah meluncurkan model generasi kedua dari model bahasa besarnya (LLM). Ini disebut LLaMA 2 dan bertujuan untuk menantang sifat membatasi model lain yang dikembangkan oleh pesaing teknologi besar.

Ingin tahu bagaimana caranya? Berbeda dengan model AI yang diperkenalkan oleh OpenAI, Google, dan lainnya, LLaMA 2 tidak dijaga ketat oleh model berpemilik. Meta telah merilis kode secara gratis dan mengizinkan peneliti dari seluruh dunia untuk menggunakannya tanpa menghadapi batasan apa pun.

Menurut Mark Zuckerberg, CEO, “Sumber terbuka mendorong inovasi karena memungkinkan lebih banyak pengembang membangun dengan teknologi baru.” Mark menambahkan, “Ini juga meningkatkan keselamatan dan keamanan karena saat perangkat lunak dibuka, lebih banyak orang dapat memeriksanya untuk mengidentifikasi dan memperbaiki potensi masalah.”

Pernyataan ini menunjukkan pentingnya perangkat lunak sumber terbuka dan memperjelas perbedaan LLaMA 2 dari kompetisi.

Peran Apa yang Dimainkan LLaMA 2 di Ruang AI Kompetitif Ini

Sifat open-source LLaMA 2 dapat memainkan peran besar dalam kemajuan pesat AI. Pengembang di seluruh dunia dapat memperoleh akses mudah ke sana, memungkinkan mereka menganalisis dan meningkatkan model fondasi. Dan jangan lupa untuk menyebutkan bahwa modelnya sangat serbaguna.

Pada catatan itu, LLaMA 2 hadir dalam tiga ukuran berbeda. Anda bisa mendapatkannya dengan parameter 7 miliar, 13 miliar, dan 70 miliar, tergantung kebutuhan Anda. Sebagai perbandingan, OpenAI GPT 3.5 hadir dengan 175 miliar parameter, dan Bard Google memiliki 137 miliar parameter.

Sekarang, sementara OpenAI baru-baru ini memperkenalkan GPT 4, itu tidak mengungkapkan secara terbuka jumlah parameter yang dapat diambil. Ingin tahu mengapa jumlah parameter itu penting? Singkatnya, jumlah parameter berkorelasi langsung dengan akurasi dan performa.

Namun, perhatikan bahwa model yang lebih besar membutuhkan lebih banyak data dan sumber daya komputasi untuk dilatih. Meskipun model LLaMA 2 memiliki parameter yang lebih sedikit daripada kompetisi, model ini dilatih melalui pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia. Sebagai perbandingan, model yang digunakan oleh ChatGPT telah menggunakan pembelajaran fine-tuning yang diawasi. Ini membuat model Meta lebih fleksibel daripada model lainnya.

Sederhananya, LLaMA 2 Meta jauh lebih dari sekadar model AI biasa. Sebaliknya, ini adalah pergeseran seismik dalam lanskap AI. Itu bisa memicu gelombang inovasi baru dalam hal ini.

Bagaimana Anda Dapat Mengakses dan Menggunakan LLaMA 2

LLaMA 2 bersumber terbuka, jadi Anda memiliki banyak opsi untuk mengakses dan berinteraksi dengannya. Berikut adalah beberapa cara Anda dapat bereksperimen dengannya:

Berinteraksi dengan Demo Chatbot

Cara tercepat untuk menggunakan LLaMA 2 adalah menuju ke llama2.ai. Ini adalah demo model chatbot yang dipandu oleh Andreessen Horowitz. Dalam demo, Anda dapat mengajukan pertanyaan model tentang topik apa pun yang mungkin Anda minati. Anda juga dapat meminta konten kreatif dengan menggunakan permintaan khusus.

Demo LLaMA 2

Unduh Kode LLaMA 2 di PC Anda

Ingin menjalankan LLaMA 2 di komputer Anda sendiri atau memodifikasi kodenya? Anda dapat mengunduhnya dari Hugging Face, yang merupakan platform terdepan untuk berbagi model AI dengan publik.

Tentu saja, untuk mengunduh LLaMA 2 dari Hugging Face, Anda harus membuat akun. Tetapi kabar baiknya adalah platform ini gratis untuk digunakan. Dengan akun tersebut, Anda dapat mengakses semua pustaka yang diperlukan dan semua hal lain yang Anda perlukan untuk menjalankan kode. Juga, Anda akan menemukan dokumentasi resmi di repositori LLaMA 2.

Memeluk Wajah LLaMA 2

Akses LLaMA 2 Melalui Microsoft Azure

Tidak ingin mengunduh kode tetapi masih ingin memiliki kontrol atas model? Dalam hal ini, Anda harus mempertimbangkan untuk menggunakannya dengan Microsoft Azure. Ini adalah layanan komputasi awan yang menawarkan akses ke berbagai solusi AI. Dan LLaMA 2 adalah salah satunya.

LLaMA 2 dapat ditemukan di katalog model Azure AI. Anda dapat menelusuri, mengelola, dan menerapkannya sesuai dengan kebutuhan Anda. Tetapi Anda harus mencatat bahwa Microsoft Azure memerlukan akun berbasis langganan. Jadi, jika Anda berencana menggunakan LLaMA 2 melalui metode ini, Anda harus membeli langganan.

Microsoft Azure

Gunakan Jumpstart Amazon SageMaker

Amazon SageMaker berfungsi sebagai hub populer untuk berbagai model, solusi, dan algoritme. Salah satu sorotan utama SageMaker adalah menyederhanakan proses pelatihan, pembuatan, dan penerapan model pembelajaran mesin. Faktanya, hanya perlu beberapa klik untuk memulai model yang tangguh di platform ini.

Bagian terbaiknya adalah LLaMA 2 dapat diakses di Amazon SageMaker Jumpstart. Tapi, sekali lagi, platform ini membutuhkan akun. Dan untuk mendapatkan akun, Anda perlu membeli langganan. Jadi, jika Anda tidak berencana untuk melakukan tugas lanjutan dengan model tersebut, lebih baik tetap menggunakan demo atau mengunduhnya.

Pembuat Sage Amazon

Akses LLaMA 2 Varaint Melalui llama.perplexity.ai

Jika Anda pernah menggunakan perplexity.ai sebelumnya, Anda mungkin tahu apa itu. Bagi yang tidak, ini adalah perayap web yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menghasilkan jawaban sederhana atas pertanyaan Anda. Selain itu, ia menawarkan Anda serangkaian situs web yang dirayapi untuk menghasilkan jawaban.

Meskipun demikian, di llama.perplexity.ai, Anda dapat melihat sekilas semua hal yang dapat dilakukan oleh LLaMa 2. Karena dilengkapi dengan kekuatan perplexity.ai, Anda mendapatkan jawaban melalui model LLaMA 2, bersama dengan tautan relevan yang dapat membantu Anda mempelajari lebih lanjut tentang pertanyaan Anda.

Bagian terbaiknya adalah llama.perplexity.ai benar-benar gratis, dan siapa pun dapat menggunakannya. Dan itu juga memberi Anda kebebasan untuk mencoba berbagai varian chatbot.

Kebingungan LLaMa2