Llama 3.1 better than GPT4 ?? OpenAI vs Meta with Llama 3.1 405B model

Bitfumes

23 Jul 202413:17

Summary

TLDRこのビデオでは、Metaがリリースした驚きの405億パラメータのLLMモデル「Llama 3.1」が紹介されています。オープンソースプラットフォームで開発者がクローズドソースモデルと競争できる力を与える可能性があり、ZuckerbergのミッションはLLMモデルを中心としたオープンソースコミュニティの創造です。Llama 3.1は、従来の8億や70億パラメータモデルをはるかに超え、多言語理解や数学、コーディングのベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮。この模型はリアルタイムバッチ推論や特定のアプリケーションのためのモデルの微調整など、多様な用途に利用できるとされています。

Takeaways

🚀 Metaが4050億パラメータのLLMモデル「Llama 3.1」をリリースし、その規模の大きさは従来のモデルをはるかに超えています。
🌟 Llama 3.1はオープンソースプラットフォームで利用可能で、開発者がクローズドソースモデルに匹敵する力を手に入れます。
📜 ザッカーバーグからの手紙で、Llamaモデルを中心にオープンソースのLLMモデルコミュニティを築くというミッションが示されています。
🏆 Llama 3.1は多言語理解や数学、コーディングなどのベンチマークで他のモデルを超えています。
🔢 このモデルは16,000のH100 GPUを用いて15兆トークンをトレーニングしており、その規模の大きさは800GBに及びます。
🔍 Llama 3.1のInstructモデルでは、ツール呼び出し機能があり、BraveやWalramなどの検索結果を活用できます。
🔑 4050億パラメータモデルは、リアルタイムバッチ推論や教師あり微調整など多様な応用が可能であることが示されています。
📚 Hugging FaceでLlama 3.1のモデルをダウンロードできるが、4050億パラメータモデルにはアクセスリクエストが必要とされています。
🌐 このモデルの登場は、AIのコラボレーションとオープンソースの重要性を強調しており、コミュニティ全体がAIの進歩に貢献できると示唆しています。
🎖 Metaはこのレベルのオープンソースモデルに膨大な投資を行い、その意義の大きさをアピールしています。
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Q & A

メタがリリースした新しいモデルLLaMA 3.1の特徴は何ですか？
-LLaMA 3.1は、4050億のパラメータを持つ非常に大きなモデルで、オープンソースプラットフォーム上で開発者がクローズドソースモデルと競争できる力を提供します。
Zuckerbergのミッションとは何ですか？
-Zuckerbergのミッションは、LLaMAを中心としたオープンソースのLLMモデルコミュニティを創造することです。彼はUnixがオープンソースプラットフォームで行ったことと同じことを目指しています。
LLaMA 3.1のパラメータ数がなぜ衝撃的ですか？
-4050億のパラメータ数が、これまでの8億や70億のモデルをはるかに超えており、そのサイズは約800GBに達するため、ダウンロードすら困難であると同時に、非常に強力な性能を持ちます。
LLaMA 3.1のベンチマーク成績はどうですか？
-LLaMA 3.1は、多言語理解やコーディング、数学を含む様々なベンチマークにおいて、他のモデルを超えています。
LLaMA 3.1のTool calling機能とは何ですか？
-Tool calling機能は、LLaMA 3.1のinstructモデルがブラウザ検索やWalram検索のようなツールを呼び出して結果を取得し、AIがそれに基づいて処理を行う能力を指します。
LLaMA 3.1のトレーニングにはどれだけのGPUが使われましたか？
-LLaMA 3.1のトレーニングには16,000のH100 GPUが使われ、15兆のトークンを超えるデータでトレーニングされました。
LLaMA 3.1をどのようにして試すことができますか？
-メタAIにアクセスできる場合、4050億モデルを試すことができます。また、Hugging Faceからダウンロードしてアクセスをリクエストすることもできます。
LLaMA 3.1のオープンソース化の意義は何ですか？
-LLaMA 3.1のオープンソース化は、AIを日常生活に取り入れ方を変えるだけでなく、コミュニティ全体が協力してAIをより良くするための意義があります。
LLaMA 3.1のコンテキストウィンドウの大きさはどれくらいですか？
-LLaMA 3.1のコンテキストウィンドウの大きさは128Kです。
LLaMA 3.1のトレーニングに使われたトークンの数はどれくらいですか？
-LLaMA 3.1は15兆のトークンを超えるデータでトレーニングされました。
LLaMA 3.1のベンチマーク成績を他のモデルと比較するとどうですか？
-LLaMA 3.1は、多言語理解、コーディング、数学のベンチマークにおいて、Claude 3.5、Sonet、GPT-4 Omni、Neotronなどの他のモデルを超えています。