LLaMA 2’nin Çok Yönlülüğünü Deneyimleyin: Açık Kaynaklı Chatbot Rehberiniz

Bu hafta, Facebook’un ana şirketi Meta, Yapay Zeka (AI) endüstrisinde dalgalar yarattı. Şirket, geniş dil modelinin (LLM) ikinci nesil modelini piyasaya sürdü. Adı LLaMA 2 ve büyük teknoloji rakipleri tarafından geliştirilen diğer modellerin kısıtlayıcı doğasına meydan okumayı amaçlıyor.

Nasıl olduğunu merak ediyor musun? OpenAI, Google ve diğerleri tarafından tanıtılan AI modellerinin aksine, LLaMA 2 özel mülk modeller tarafından yakından korunmaz. Meta, kodu ücretsiz olarak yayınladı ve dünyanın dört bir yanından araştırmacıların herhangi bir kısıtlamayla karşılaşmadan kullanmasına izin verdi.

Buna göre Mark Zuckerberg, CEO, “Açık kaynak yeniliği teşvik ediyor çünkü çok daha fazla geliştiricinin yeni teknoloji ile derleme yapmasına olanak tanıyor.” Mark, “Aynı zamanda güvenlik ve emniyeti de artırıyor çünkü yazılım açıkken daha fazla kişi olası sorunları belirlemek ve düzeltmek için onu inceleyebilir.”

Bu ifadeler, açık kaynaklı yazılımın önemini göstermekte ve LLaMA 2’nin rakiplerinden nasıl farklılaştığını açıklamaktadır.

LLaMA 2’nin Bu Rekabetçi Yapay Zeka Alanında Nasıl Bir Rolü Var?

LLaMA 2’nin açık kaynaklı doğası, AI’nın hızlı ilerlemesinde büyük bir rol oynayabilir. Dünyanın dört bir yanındaki geliştiriciler, temel modeli analiz etmelerine ve iyileştirmelerine olanak tanıyarak, ona kolayca erişebilirler. Modelin son derece çok yönlü olduğunu da belirtmeyi unutmayalım.

Bu notta, LLaMA 2 üç farklı boyutta gelir. Gereksinimlerinize göre 7 milyar, 13 milyar ve 70 milyar parametre ile elde edebilirsiniz. Karşılaştırıldığında, OpenAI’nin GPT 3.5’i 175 milyar parametreyle gelir ve Google’ın Bard’ı 137 milyar parametreye sahiptir.

Şimdi OpenAI, yakın zamanda GPT 4’ü tanıtırken, alabileceği parametre sayısını açık bir şekilde açıklamadı. Parametre sayısının neden önemli olduğunu bilmek ister misiniz? Kısacası, parametre sayısı, doğruluk ve performansla doğrudan ilişkilidir.

Ancak, daha büyük modellerin eğitilmesi için daha fazla veriye ve hesaplama kaynağına ihtiyaç duyduğunu unutmayın. LLaMA 2 modeli, rakiplerinden daha az parametreye sahip olsa da, insan geri bildirimlerinden yararlanarak pekiştirmeli öğrenme yoluyla eğitilmiştir. Karşılaştırıldığında, ChatGPT tarafından kullanılan model, denetimli ince ayarlı öğrenmeyi kullanmıştır. Bu, Meta’nın modelini diğer modellerden daha çok yönlü kılar.

Basitçe söylemek gerekirse, Meta’nın LLaMA 2’si sıradan bir AI modelinden çok daha fazlasıdır. Bunun yerine, AI manzarasında sismik bir değişimdir. Bu konuda yepyeni bir yenilik dalgasını ateşleyebilir.

LLaMA 2’ye Nasıl Erişebilir ve Kullanabilirsiniz?

LLaMA 2 açık kaynaklıdır, bu nedenle ona erişmek ve onunla etkileşim kurmak için birçok seçeneğiniz vardır. İşte deneyebileceğiniz birkaç yol:

Chatbot Demosu ile etkileşime geçin

LLaMA 2’yi kullanmanın en hızlı yolu şu adrese gitmektir: lama2.ai. Andreessen Horowitz tarafından sunulan bir chatbot modeli demosudur. Demoda, modele ilginizi çekebilecek herhangi bir konuda soru sorabilirsiniz. Ayrıca, belirli istemleri kullanarak yaratıcı içerik talep edebilirsiniz.

LLaMA 2 Kodunu Bilgisayarınıza İndirin

LLaMA 2’yi kendi makinenizde çalıştırmak mı yoksa kodu değiştirmek mi istiyorsunuz? İndirebilirsin Hugging Face’tenAI modellerini halkla paylaşmak için lider bir platform olan .

Elbette Hugging Face’ten LLaMA 2’yi indirmek için bir hesap oluşturmanız gerekecek. Ancak iyi haber şu ki, platformun kullanımı ücretsizdir. Hesapla, gerekli tüm kitaplıklara ve kodu çalıştırmak için ihtiyaç duyduğunuz diğer tüm şeylere erişebilirsiniz. Ayrıca, LLaMA 2 deposunda resmi belgeleri bulacaksınız.

LLaMA 2’ye Microsoft Azure Üzerinden Erişin

Kodu indirmek istemiyor ama yine de model üzerinde bir çeşit kontrole sahip olmak mı istiyorsunuz? Bu durumda, Microsoft Azure ile kullanmayı düşünmelisiniz. Birden fazla AI çözümüne erişim sunan bir bulut bilgi işlem hizmetidir. LLaMA 2 de bunlardan biri.

LLaMA 2 şu adreste bulunabilir: Azure AI model kataloğu. Gereksinimlerinize göre göz atabilir, yönetebilir ve dağıtabilirsiniz. Ancak, Microsoft Azure’un abonelik tabanlı bir hesap gerektirdiğini unutmamalısınız. Dolayısıyla, bu yöntemle LLaMA 2 yapmayı planlıyorsanız, bir abonelik satın almanız gerekir.

Amazon SageMaker Jumpstart’ı kullanın

Amazon SageMaker, çeşitli modeller, çözümler ve algoritmalar için popüler bir merkez görevi görür. SageMaker’ın en önemli özelliklerinden biri, makine öğrenimi modellerini eğitme, oluşturma ve devreye alma sürecini basitleştirmesidir. Aslında, bu platformda sağlam bir model kullanmaya başlamak için sadece birkaç tıklama yeterlidir.

Harika olan kısım, LLaMA 2’ye şu adresten erişilebilir olmasıdır: Amazon SageMaker Hızlı Başlangıç. Ancak, yine, bu platform bir hesap gerektirir. Ve bir hesap almak için bir abonelik satın almanız gerekir. Bu nedenle, modelle ilgili ileri düzey görevlere girmeyi planlamıyorsanız, demoya bağlı kalmak veya indirmek daha iyidir.

Bir LLaMA 2 Varaint’e llama.perplexity.ai Aracılığıyla Erişin

Perplexity.ai’yi daha önce kullandıysanız, muhtemelen ne olduğunu biliyorsunuzdur. Bilmeyenler için, sorgularınıza basit yanıtlar üretmek için makine öğreniminden yararlanan bir web tarayıcısıdır. Ayrıca, yanıtları oluşturmak için taradığı bir dizi web sitesi sunar.

yine de, üzerinde lama.perplexity.ai, LLaMa 2’nin yapabileceği her şeye bir göz atabilirsiniz. perplexity.ai’nin güçleriyle birlikte geldiğinden, LLaMA 2 modeli aracılığıyla yanıtlar ve sorgularınız hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olabilecek ilgili bağlantılar alırsınız.

En iyi yanı, llama.perplexity.ai’nin tamamen ücretsiz olması ve onu herkesin kullanabilmesidir. Ayrıca size chatbot’un farklı türevlerini deneme özgürlüğü de sunar.