O LLaMa-2-Chat é um modelo de linguagem de grande escala que é tão bom quanto o GPT-3.5 em certos tipos de tarefas. Ele também é eficiente em problemas matemáticos.
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Uma das vantagens do LLaMa-2 é que ele pode ser usado para criar chatbots sem a necessidade de compartilhar dados com a OpenAI, do ChatGPT. Isso significa que os desenvolvedores e pesquisadores podem usar o poder do LLaMa-2-Chat sem ter que se preocupar com a privacidade de seus dados.
We believe an open approach is the right one for the development of today's Al models.
— Meta AI (@MetaAI) July 18, 2023
Today, we’re releasing Llama 2, the next generation of Meta’s open source Large Language Model, available for free for research & commercial use.
Details ➡️ https://t.co/vz3yw6cujk pic.twitter.com/j2bDHqiuHL
LLaMa-2 pode ser usado para diversas tarefas
O modelo de linguagem ainda está em desenvolvimento, mas o modelo já pode ser baixado a partir do site oficial. O modelo tem o potencial de ser usado para uma variedade de tarefas, incluindo geração de texto, tradução de idiomas, escrita de diferentes tipos de conteúdo criativo e respostas às suas perguntas de forma informativa.
“O Llama 2 foi pré-treinado em fontes de dados on-line disponíveis publicamente. O modelo ajustado, Llama-2-chat, utiliza conjuntos de dados de instrução disponíveis publicamente e mais de 1 milhão de anotações humanas”, narra o comunicado oficial.
Confira alguns destaques apontados pela Meta para o modelo:
- Comercial: O LLaMa-2-Chat é projetado para ser usado por empresas, o que significa que é fácil de instalar e usar.
- Pré-treinado em tokens 2T: O LLaMa-2-Chat foi treinado em um enorme conjunto de dados de texto, o que significa que pode gerar texto de alta qualidade.
- Escores fortes de MMLU (calculo sobre o quão boa a ferramenta é em responder perguntas): O Llama é bom em entender e responder às perguntas dos usuários.
- Contexto: O LLaMa-2-Chat pode entender o contexto de uma conversa e gerar respostas relevantes.
- Extensíveis: O LLaMa-2-Chat pode aprender e se adaptar ao feedback humano, o que o torna ideal para tarefas de pesquisa e desenvolvimento.
- Codificação de desempenho: O modelo não é tão bom em codificar como outros modelos de linguagem, mas ainda pode ser usado para tarefas simples.
- Versões de bate-papo: O LLaMa-2-Chat pode ser usado para criar chatbots que podem se comunicar com os humanos de maneira natural.
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