Meta は数週間前に Llama-3 をリリースしましたが、これは皆を驚かせました。人々は毎日、斬新なユースケースを考案し、信じられないほどの方法でモデルを限界まで押し上げています。
ここでは、それが何ができるかを示す 10 の印象的な例を紹介します。
Gradient 社によって開発され、Crusoe Energy 社のコンピューティングによって後援されている Llama-3 8B Gradient Instruct 1048k と呼ばれるこのモデルは、LLama-3 8B のコンテキスト長を 8k から 1048K 以上に拡張します。このモデルは、SOTA LLM が RoPE シータを適切に調整することで、最小限のトレーニングで長いコンテキストを効率的に管理できることを示しています。
モデルは、NTK 対応の補間やリング アテンションなどの技術を利用して効率的なスケーリングを行い、コンテキストの長さを増やしながら段階的にトレーニングされました。このアプローチにより、トレーニング速度が大幅に向上し、モデルは強力なものとなり、膨大なデータを効率的に処理できるようになりました。
私たちはキッチンで料理をしていました 🔥 金曜日にリリースした 160K コンテキスト長モデルに続き、@huggingface で 1M を超えるコンテキスト長を持つ最初の @AIatMeta LLama-3 8B をリリースできることに興奮しています。コンピューティングを後援してくれた @CrusoeEnergy に心から感謝します。ぜひお知らせください… pic.twitter.com/iZ9zcKzOc6
Llama-3 をローカルのコンピューターで実行して RAG アプリを構築できます (100% 無料で、インターネット接続は必要ありません)。
手順には、必要な Python ライブラリのインストール、Streamlit アプリのセットアップ、Chroma を使用した Ollama 埋め込みとベクター ストアの作成、RAG チェーンのセットアップなどの簡単な手順が含まれています。
Llama-3 をローカルのコンピューターで実行して RAG アプリを構築します (100% 無料、インターネットなし):
KissanAI の Agri Vertical Dhenu1.0 モデルは、150K 命令用に Llama3 8B で微調整されています。インド向けであり、誰でもダウンロードして調整し、フィードバックを提供することができます。
GroqInc の Llama-3 70b はツール呼び出しのチャンピオンです。70b モデルはクエリが与えられたときにタスクに合格し、非常に高速で、価格も最良でした。ベンチマークやテストでも優れたパフォーマンスを発揮します。
@GroqInc で、championLlama3 70b という新しいツールを見つけました。課題: ユーザークエリを指定して、財務四半期と年度を抽出します。例: 「2023 年第 4 四半期とその前の年で収益はどのように変化しましたか?」70b モデル:• タスクに合格しました• 非常に高速でした• 最適な価格設定でした… pic.twitter.com/q1UERftTMj
@GroqInc を VSCode に接続して、Copilot として Llama-3 の潜在能力を最大限に引き出すことができます。
Groq コンソールでアカウントを作成し、「API キー」メニューに移動してキーを生成し、VSCode マーケットプレイスから CodeGPT 拡張機能をダウンロードします。その後、CodeGPT を開いてプロバイダーとして Groq を選択し、「接続の編集」をクリックして、Groq API キーを貼り付けてから、「接続」をクリックします。
このようにして、Groq を VSCode に接続し、このサービスが提供するすべてのモデルにアクセスできるようになります。
Groq と Llama3 のおかげで、VSCode で独自の Copilot が超高速になりました。このスレッド 🧵 では、@GroqInc を VSCode に接続して、Llama 3 (@AIatMeta) の潜在能力を Copilot として最大限に引き出す方法について説明します👇 pic.twitter.com/vy8lvqWXxQ
Llama-3 関数呼び出しは非常にうまく機能します。Nous Research は、関数呼び出しと構造化出力機能を備えた Hermes 2 Pro を発表しました。Llama-3 バージョンでは、ツール呼び出し解析タグに専用のトークンが使用されるようになり、ストリーミング関数呼び出しが容易になりました。
このモデルは、AGIEval、GPT4All Suite、TruthfulQA、BigBench で Llama-3 8B Instruct を上回ります。
@ollama で実行されている @Teknium1 @intrstllrninja による新しい `Hermes 2 on Llama-3` による驚異的な 🤯 関数呼び出し 最後の質問では、3 つの異なる関数呼び出しを実行して記事を書くように求められます。品質を確認してください。コード: https://t.co/QLscvoY45i pic.twitter.com/xYIiOeLZea
TherapistAI.com は現在 Llama3-70B で実行されており、ベンチマークによると GPT-4 とほぼ同等の性能です。Llama3-70B モデルにより、アプリの会話機能が大幅に強化され、ピンポン スタイルのやり取りが可能になりました。応答は簡潔で直接的になり、問題解決に重点が置かれるようになりました。
Llama-3 では、セラピスト AI が質問をすることで積極的に関与するようになり、ユーザーのニーズをより深く理解して対応できるようになりました。また、優れた記憶力を発揮し、長い会話でも文脈を維持できるため、関連性が高く実用的な回答を提供する能力が向上しています。
Llama-3 を使用してこのようなアプリケーションを構築することもできます。優れたパフォーマンスが保証され、月額約 20 ドルの ChatGPT 4 を使用するよりも安価です。
🧠 https://t.co/HDQWMHoORv は現在 Llama3-70B で実行されています。以前使用していた Mixtral よりもはるかに優れており、ベンチマークによると GPT4 とほぼ同等ですが、私の経験では治療にはさらに適しています。現在 Llama3-70B では:– 会話など… https://t.co/dpOJlTxLTI pic.twitter.com/UfgZvxPvhU
Llama3 を使用して AI コーディング アシスタントを構築し、生産性を向上させましょう。
Llama3 を使用して AI コーディング アシスタントを開発するには、まず Ollama 経由で Llama3 をダウンロードし、システム メッセージを統合して Python コーディング アシスタントとして有効にします。次に、Continue VSCode 拡張機能をインストールし、my-python-assistant に接続して、タブ自動補完機能を有効にし、コーディング効率を高めます。
Llama3 で AI コーディングアシスタントを構築してみましょう ↓🧵🦙
Groq 上で動作する Llama-3 モデルを利用したリサーチ アシスタントを構築できます。複雑なトピックを取り上げ、それに関する情報を Web で検索し、パッケージ化して、Groq 上で動作する Llama-3 に送信できます。適切なリサーチ レポートが返されます。
@GroqInc と @tavilyai で Llama3 を使用した超高速リサーチ アシスタント:🔎 複雑なトピックをリサーチする✍️ 800 トークン/秒でレポートを書くアシスタントを構築します。自分で試してみてください: https://t.co/mRfeAIS6r7 pic.twitter.com/N3i8nT3cIx
Subtl.ai は、プライベート データにアクセスするための社内 RAG 機能を構築しています。特定の専門的ニーズに合わせてプライベート データへのアクセスを民主化することを目標に設立されたこのプラットフォームは、情報へのアクセスを 5 倍高速化することで効率を大幅に向上させます。このすべては、データを安全に処理して呼び出す AI を通じてデータ セキュリティを維持しながら実行され、AI 強化アクセスとデータ保護を可能にします。
同社は近々、Llama-3 上に構築された AI ボットをリリースする予定です。
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元記事: https://analyticsindiamag.com/10-wild-use-cases-for-llama-3/