كل التفاصيل عن نموذج الذكاء الاصطناعي Llama 3 من شركة Meta [كيف يعمل و كيفية استخدامه]

نموذج الذكاء الاصطناعي Llama 3، الذي طورته شركة Meta، هو أحدث إصدار نماذج الذكاء الاصطناعي للغات الكبيرة (LLMs)، فبعد Llama 1 وLlama 2. تهدف سلسلة النماذج هذه إلى توفير حلول ذكاء اصطناعي قوية وقابلة للتخصيص ومفتوحة المصدر.

كشفت شركة Meta رسميًا عن أكبر نموذج للغة الذكاء الاصطناعي حتى الآن، Llama 3، مع تطورات كبيرة في القدرات اللغوية والرياضية.

تكمن قوة Llama من ميتا في أنها نماذج مفتوحة المصدر، و من هنا سنتجدث و نبوح بكل شيئ عن نموذج Llama 3، قوته و كيفية استخدامه و ايضا كيفية تثبيت Llama 3.

التفاصيل التقنية لنموذج Llama 3

أحجام النماذج وقدراتها

تأتي Llama 3 بأحجام مختلفة

• نموذج ال 8 مليار معلمة (Parameter) و هو نموذج عالي الكفاءة وفعال من حيث التكلفة يتيح حالات استخدام متنوعة.
• نموذج ال 70 مليار معلمة (Parameter) و هو نموذج لايت وسريع للغاية يمكنك تشغيله في أي مكان.
• الإصدار الأكبر 405 مليار معلمة (Parameter). وهذا يجعلها واحدة من أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي المتوفرة حاليًا.

النموذج الأكبر يعد متعدد الوسائط، مما يعني أنه يمكنه معالجة كل من النصوص والصور، مما يعزز تعدد استخداماته لمجموعة من المهام بدءًا من معالجة اللغة الطبيعية وحتى تحليل البيانات المعقدة.

نموذج مفتوح المصدر

قررت Meta إصدار Llama 3 كنموذج مفتوح المصدر، لكل الأحجام. يسمح هذا القرار للمطورين والباحثين باستخدام النموذج وتطويره بشكل أكبر دون الحاجة إلى موارد حسابية مكثفة مطلوبة للتدريب من الصفر. تهدف هذه الخطوة إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتعزيز الابتكار عبر مختلف القطاعات.

الأداء وإمكانية الوصول

نموذج Llama 3 متوفر حاليا على منصات مثل AWS Marketplace بخطة دفع مرنة تحسب بالساعة ، مما يجعله متاحًا لحالات استخدام وميزانيات مختلفة. يتناقض هذا النهج مع النماذج المدفوعة للمنافسين مثل OpenAI، هذا النهج جد مطلوب من أجل التعامل مع قوة نماذج الذكاء الاصطناعي من طرف محدودي المزانية و الشركات الصغيرة.

التطبيقات

تم تصميم بنية Llama 3 بحيث يمكن ضبطها بدقة لتلبية متطلبات صناعات محددة. في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدامها للتحليلات التنبؤية وخطط العلاج الشخصية. في مجال التمويل، يمكن أن تساعد في تقييم المخاطر والتداول الخوارزمي. في مجال البحث، تسهل تحليل البيانات وتوليد الفرضيات​.

الاعتبارات الأخلاقية

في حين أن طبيعة Llama 3 مفتوحة المصدر تعزز الشفافية والتعاون الخاضع لقاونين الذكاء الاصطناعي، إلا أنها تثير أيضًا مخاوف أخلاقية ومجتمعية، وخاصة فيما يتعلق بخصوصية البيانات وأمنها. تؤكد Meta على أهمية تطوير أطر قوية لمعالجة هذه القضايا مع انتشار استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي القوية.

الموقع في السوق

بفضل قدراتها الواسعة وإصدارها المفتوح المصدر، الآن نموذج Llama 3 من ميتا في موقف المنافس القوي في سوق الذكاء الاصطناعي، مما يتحدى اللاعبين الرئيسيين الآخرين مثل OpenAI وGoogle​ .

كيف يعمل نموذج Llama 3

يعمل Llama 3 كنموذج لغوي كبير متطور تم تطويره بواسطة Meta، وهو مصمم لمعالجة وإنشاء نص يشبه النص البشري بناءً على المدخلات التي يتلقاها.

الآليات الأساسية التي يعمل بها نموذج Llama 3

البنية الهندسية للنموذج

تستخدم Llama 3 هندسة المحولات، وهي عبارة عن تصميم شبكة عصبية مناسب بشكل خاص للتعامل مع البيانات المتسلسلة مثل النص. تتكون هذه الهندسة من طبقات آليات الانتباه التي تسمح للنموذج بالتركيز على أجزاء مختلفة من تسلسل الإدخال لتوليد مخرجات متماسكة​.

التدريب

يتم تدريب النموذج على مجموعة ضخمة من بيانات النصوص من مصادر متنوعة. أثناء التدريب، يتعلم النموذج التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل معين بناءً على الكلمات السابقة. تتضمن هذه العملية ضبط ملايين (أو مليارات) المعلمات (الأوزان) لتقليل أخطاء التنبؤ.

يتطلب تدريب مثل هذا النموذج الضخم موارد حسابية كبيرة، والتي تنطوي عادةً على مجموعات من وحدات معالجة الرسوميات GPU أو وحدات معالجة تنسورز TPU على مدى فترات ممتدة. يعني قرار Meta بإصدار اعدادات النموذج أنه يمكن للآخرين استخدام هذه الاعدادات المدربة مسبقًا لتوفير الوقت والتكاليف الحسابية​.

القدرات المتعددة الوسائط

أحد التطورات المهمة في Llama 3 هي قدرته المتعددة الوسائط، مما يعني أنه يمكنه التعامل مع كل من المدخلات النصية والصورية. ويتم تحقيق ذلك من خلال دمج طبقات وآليات إضافية تسمح للنموذج بمعالجة ودمج المعلومات من وسائط مختلفة.

على سبيل المثال، في مهام تحويل النص إلى صورة، يمكن للنموذج إنشاء نص وصفي من الصور أو العكس، مما يعزز فائدته عبر تطبيقات مختلفة​.

الضبط حسب الحاجة Fine-Tuning

يمكن ضبط Llama 3 بدقة لمهام أو صناعات محددة. يتضمن الضبط حسب الحاجة Fine-Tuning تدريب النموذج المدرب مسبقًا بشكل أكبر على مجموعة بيانات أصغر ومحددة للمهمة. يسمح هذا للنموذج بتكييف معرفته العامة لأداء أفضل في تطبيقات محددة، مثل التشخيص الطبي أو التحليل المالي أو روبوتات الدردشة لخدمة العملاء.

الاستدلال

أثناء الاستدلال، يقوم النموذج المدرب بإنشاء مخرجات بناءً على مدخلات جديدة. تلعب آلية الانتباه في بنية المحول دورًا حاسمًا هنا، مما يسمح للنموذج بوزن أهمية الأجزاء المختلفة من تسلسل المدخلات لإنتاج مخرجات ذات صلة ومتماسكة.

يمكن استخدام النموذج لمجموعة متنوعة من المهام، مثل استكمال النص والإجابة على الأسئلة والترجمة والمزيد، مما يجعله متعدد الاستخدامات للغاية​.

كيفية استخدام نموذج Llama 3

يمكن دمج Llama 3 في تطبيقات مختلفة من خلال واجهات برمجة التطبيقات أو باستخدام النموذج مباشرة في بيئات مثل AWS Marketplace. يمكن للمطورين دمج النموذج في برامج الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين وأدوات إنشاء المحتوى والمزيد.

تسهل الأدوات والمكتبات من مجتمع المصادر المفتوحة، مثل تلك المتوفرة من Hugging Face، التكامل السهل ونشر Llama 3 في بيئات مختلفة​.

لقد جعلت شركة Meta نموذج Llama 3 متاحًا مجانًا، مما يسمح لمجموعة واسعة من المستخدمين بالاستفادة من قدراته.

النموذج متوفر من أجل التحميل بكل الأحجام المذكورة في الأعلى ، مما يتيح للمستخدمين الذين لا يملكون موارد حسابية مكثفة الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة​ و ظلطه على المقاس

تؤكد Meta على أهمية الاستخدام الأخلاقي، وتشجع المطورين على تنفيذ تدابير قوية للخصوصية والأمان. ونظرًا لقوة مثل هذا النموذج، فإن الاستخدام المسؤول أمر بالغ الأهمية لمنع سوء الاستخدام وحماية بيانات المستخدم​.

يمكنك الاستفادة من النموج و تستخدمه من خلال الرجوع الى مصدر الشرح من ميتا : https://llama.meta.com/docs/overview

كيفية تثبيت Llama 3

قبل البدء في تثبيت Llama 3، تأكد من أن نظامك مجهز بما يلي:

• بيئة عملة Python مع مكتبة PyTorch باستخدام CUDA من أجل تنفيذ تشغيل النموذج على وحدة معالجة الرسومات GPU: تعتبر هذه العناصر ضرورية لإدارة عمليات نماذج الذكاء الاصطناعي.
• وجت Wget وmd5sum: الأدوات اللازمة لتنزيل الملفات البرمجية والتحقق من سلامتها بشكل آمن.
• جيت Git: مطلوب للوصول إلى مستودع الكود البرمجي حيث يتم تخزين ملفات LLaMa 3.

• قم بالوصول إلى أحدث كود LLaMa 3 مباشرةً من مستودع GitHub الرسمي الخاص بـ Meta، راجع الرابط السابق من أجل أحدث المصادر.
• قم بزيارة موقع Meta LLaMa الرسمي للتسجيل للوصول إلى النموذج. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية للامتثال القانوني وللحصول على روابط التنزيل.
• التنزيل: بعد الانتهاء من التسجيل، تحقق من بريدك الإلكتروني بحثًا عن رابط التنزيل، وتصرف بسرعة حيث تنتهي صلاحيته خلال 24 ساعة.
• قم بتنفيذ أحد البرامج النصية المتوفرة لاستخدام LLaMa 3 على جهازك.

باتباع هذه الخطوات، ستكون جاهزًا للاستفادة من القوة المذهلة لـ LLaMa 3، وتعزيز مشاريعك بقدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة بشكل مسؤول.

من فضلك يجب أن تكون لك الخبرة الكافية للتعامل مع كل ما قيل في الموضوع، من أجل الأستفادة من النموذج، حتى لا تتعرض لأي اعطال تقنية أو مشاكل في حاسوبك.

باختصار، يعمل Llama 3 من خلال مزيج من بنية الشبكة العصبية المتقدمة والتدريب المكثف على مجموعات البيانات المتنوعة والقدرة على التعامل مع أنواع متعددة من المدخلات. طبيعته مفتوحة المصدر وتوافر الأوزان المدربة مسبقًا تجعله في متناول الجميع ومتعدد الاستخدامات لمجموعة واسعة من التطبيقات.