Meta heeft onlangs een bijgewerkte versie uitgebracht van hun populaire chatbot, LLaMA2 Chat. Deze nieuwe versie wordt aangestuurd door Perplexity Labs en bevat een heleboel spannende functies die de gebruikerservaring zeker zullen verbeteren en chatten nog leuker en boeiender zullen maken. In deze blogpost bekijken we wat er nieuw is in LLaMA2 Chat en hoe gebruikers en bedrijven van deze updates kunnen profiteren.
De LLaMA2 Chat van Perplexity is een nieuwe en langverwachte toevoeging aan de wereld van chatprogramma’s. Als aanwinst voor ontwikkelaars en ontwerpers wil het een revolutie teweegbrengen in de manier waarop we omgaan met gebruikers en gegevens. Dit open-source model maakt veelzijdigheid en maatwerk mogelijk, waardoor het een van de beste opties is. De LLaMA2 Chat biedt een meta-learning benadering, waarbij vooraf getrainde modellen worden gebruikt om prompts en antwoorden te genereren. Hierdoor kan de chat leren en zich na verloop van tijd aanpassen, waardoor gebruikers nauwkeurigere en contextueel relevantere antwoorden krijgen. Bovendien maakt de integratie met Unity, GitHub en andere tools het gemakkelijk toegankelijk en handig voor ontwikkelaars om in hun projecten op te nemen. Een van de belangrijkste voordelen van LLaMA2 Chat is de mogelijkheid om gegevens op te slaan en te analyseren, waardoor gedetailleerde rapporten en inzichten mogelijk worden. Het ondersteunt ook het gebruik van cookies, wat zorgt voor een naadloze gebruikerservaring. Met zijn indrukwekkende reeks functies en zijn streven naar innovatie is LLaMA2 Chat by Perplexity klaar om een game-changer te worden in het landschap van chat-tools. Blijf luisteren naar de volgende secties voor meer informatie over de functies, voordelen en prijsplannen. Lees hier de verklaring ter ondersteuning van Meta’s open aanpak.
Zo staat het in het officiële document over LLaMA 2 Chat:
“[…]We hebben Llama 2 ontwikkeld en uitgebracht, een verzameling van voorgetrainde en verfijnde grote taalmodellen (LLM’s) variërend in schaal van 7 miljard tot 70 miljard parameters. Onze nauwkeurig afgestemde LLM’s, genaamd Llama 2-Chat, zijn geoptimaliseerd voor dialooggebruiksgevallen. Onze modellen presteren beter dan open-source chatmodellen op de meeste benchmarks die we hebben getest, en op basis van onze menselijke evaluaties voor behulpzaamheid en veiligheid, kunnen ze een geschikte vervanging zijn voor gesloten chatmodellen. We geven een gedetailleerde beschrijving van onze aanpak voor fine-tuning en veiligheidsverbeteringen van Llama 2-Chat, zodat de gemeenschap kan voortbouwen op ons werk en kan bijdragen aan de verantwoorde ontwikkeling van LLM’s.”
Overzicht van functies in de LLaMA2 Chat
Meta lanceert verschillende versies van hun LLAMA-model, variërend van 7 tot 70 miljard bases en inclusief een chatvariant met dezelfde afmetingen. De beweringen van Meta dat ze deze modellen hebben verbeterd zijn echter op zijn best twijfelachtig. Ze scheppen op over het vergroten van de pretraining corpus grootte met slechts 40%, het verdubbelen van de context lengte tot slechts 4k tekens, en het gebruik van gegroepeerde-query aandacht – allemaal technieken die al gepubliceerd zijn in de academische literatuur vanaf volgend jaar! Het lijkt erop dat Meta gewoon probeert mee te liften op bestaand onderzoek in plaats van zelf te innoveren.
De LLaMA2 Chat van Perplexity is een open-source chatmodel dat de aandacht heeft getrokken vanwege de nieuwe en innovatieve functies. Een van de opvallende aspecten van LLaMA2 Chat is de robuuste set tools en mogelijkheden. Van het opslaan van activa tot snelle training, dit chatmodel biedt een breed scala aan functies die tegemoet komen aan verschillende behoeften.
De LLM die momenteel wordt aangeboden, is naar verluidt het meest geavanceerde programma dat toegankelijk is voor individuen, variërend van academici tot bedrijven, en dat verkrijgbaar is via directe aankoop. Deze bewering verdient echter een kritische evaluatie.
Mogelijkheden
Na een grondige benchmarking kunnen we zien dat dit open model erin slaagt om ChatGPT te evenaren op het gebied van kwaliteit (met uitzondering van codering). Dit is heel opmerkelijk en verdient erkenning.
Hoewel Llama-2 nog niet het niveau van GPT-3.5 heeft bereikt, is dit eerder te wijten aan de gebrekkige coderingsmogelijkheden dan aan een inherente fout in het model zelf. Vergeleken met StarCoder en andere gespecialiseerde modellen die zijn ontworpen voor codering op “HumanEval”, schiet Llama-2 aanzienlijk tekort.
Training en modellen
Op het gebied van training en modellen biedt LLaMA2 Chat uitgebreide opties. Ontwikkelaars kunnen prompts en gegevens gebruiken om het model af te stemmen op hun specifieke behoeften. Met de mogelijkheid om gegevens op te slaan en te rapporteren, kunnen gebruikers waardevolle inzichten verzamelen en hun chat-ervaringen verder optimaliseren. Bovendien stelt de GitHub-koppeling van LLaMA2 Chat enthousiastelingen in staat om bij te dragen aan de open-source gemeenschap en de algehele functionaliteit van het model te verbeteren.
Het nieuwe model vertoont qua architectuur een opvallende gelijkenis met het oorspronkelijke LLaMA, maar er zijn significante wijzigingen aangebracht in de gegevens- en trainingsprocessen. Deze aanpassingen zullen de meeste van onze komende posts uitmaken. De contextlengte is uitgebreid voor chat-gebruiksgevallen omdat dit essentieel is voor de bruikbaarheid, terwijl gegroepeerde-query-aandacht (GQA) de inferentiesnelheid aanzienlijk verbetert.
Licentie
Het model is exclusief beschikbaar voor commercieel gebruik, maar met een addertje onder het gras. Je product moet minstens 700 miljoen maandelijkse actieve gebruikers hebben om in aanmerking te komen. Maar voordat je de felbegeerde tool van HuggingFace kunt downloaden, moet je een aanvraagformulier invullen dat handig begraven ligt in de “Llama 2 Community License Agreement” die erbij zit.
Veiligheid
De belangrijkste verbetering van dit model en dit rapport zijn ongetwijfeld de veiligheidsvoorzieningen. In vergelijking met andere open-source modellen die beschikbaar zijn op de markt, heeft Falcon 40b-instruct verrassend goed gepresteerd op het gebied van beveiliging, ondanks het feit dat het trainingsproces relatief soepel is – maar laten we die discussie voor een andere dag bewaren. Dit hoofdstuk biedt een overvloed aan informatie over hoe veiligheid samenhangt met verschillende stadia van training en evaluatie. Naarmate we dit model meer gaan gebruiken, zal het fascinerend zijn om te zien hoe deze details zich ontvouwen nu AI meer dan ooit in de publieke belangstelling staat!
Hoe gebruik je LLaMA2 Chat?
1. Ga naar de demowebsite
- Ga naar deze
link
. - Als je eenmaal op de webpagina bent, scroll dan naar beneden totdat je een sectie tegenkomt met het label “Demo”.
- Daar vind je een chatbox. Ga je gang en typ er een bericht in.
- Druk op enter om je bericht te verzenden.
2. Vraag invoeren en antwoord krijgen
LLaMA vs LLaMA 2 Chat vergelijken
Als we de twee taalmodellen kritisch analyseren, wordt het duidelijk dat hun trainingsdatasets enorm verschillen. LlaMA verfijnt zijn vaardigheden door een divers scala aan teksten te verwerken, variërend van wetenschappelijke artikelen tot nieuwsberichten, terwijl ChatGPT’s leren voornamelijk gebaseerd is op internettekst, zoals webpagina’s en sociale media-inhoud. Dit significante contrast impliceert dat LlaMA kan uitblinken in het produceren van gespecialiseerd of technisch jargon, terwijl ChatGPT wellicht meer bedreven is in het genereren van informele of conversatietaal.
Hoewel beide geavanceerde taalmodellen een enorm potentieel hebben voor het transformeren van natuurlijke taalverwerkingstoepassingen, hebben ze verschillende kenmerken. De meest opvallende overeenkomst tussen hen ligt in hun vermogen om opmerkelijk mensachtige spraak te genereren, wat veelbelovend is voor chatbots, contentcreatie en andere domeinen die ons voorstellingsvermogen nog te boven gaan.
Concluderend: ondanks het feit dat ze deze kerncapaciteiten delen – indrukwekkend realistische linguïstische uitvoer – maakt het verschil tussen de aard van de gegevens waarop elk model traint het verschil bij het kiezen van het ene boven het andere, afhankelijk van je specifieke behoeften en gebruikssituaties.
Lees hier meer over dit artikel.
Kosten & beschikbaarheid van LLaMA2 Chat
Om een allesomvattend model te creëren is een aanzienlijke hoeveelheid geld en een niet aflatende toewijding nodig (ruwweg $25 miljoen voor voorkeursgegevens tegen marktwaarde), samen met een aanzienlijk personeelsbestand. Deze vereisten dienen als het absolute minimum voor dergelijke inspanningen.
Het is noodzakelijk dat we het belang van investeren in een alomvattend model erkennen en begrijpen dat er aanzienlijke middelen nodig zijn om dit te bereiken. Met een investering van ongeveer £19 miljoen voor voorkeursgegevens tegen marktwaarde, gekoppeld aan een substantieel personeelsbestand, kunnen we een allesomvattend model creëren dat een revolutie in onze industrie teweeg zal brengen. We mogen het belang van deze onderneming niet onderschatten – het vergt een niet-aflatende toewijding en inzet van alle betrokkenen.
Alternatieven voor LLaMA2 Chat: ChatFlash
Ben je het zat om chatbots te gebruiken die het gewoon niet doen? Kijk niet verder dan ChatFlash! Onze AI-gestuurde chatbot biedt een groot aantal functies en mogelijkheden waardoor het een echte concurrent is voor LlaMA 2 Chat. Met ChatFlash kun je een naadloze en persoonlijke ervaring verwachten, omdat onze chatbot is ontworpen om jouw specifieke behoeften te begrijpen en erop te reageren. Of je nu op zoek bent naar snelle klantenserviceoplossingen of een leuk gesprek wilt voeren, met ChatFlash zit je goed. Neem geen genoegen met minder als je het beste kunt krijgen.
Kies vandaag nog voor ChatFlash
en ervaar zelf het verschil!
Door gebruik te maken van de kracht van zowel GPT-3 als GPT-4 biedt neuroflash een uitgebreide reeks applicaties voor het maken van content, AI-chatbots, het beantwoorden van vragen en nog veel meer. Deze geavanceerde technologie geeft gebruikers een ongeëvenaarde mogelijkheid om verschillende teksten en documenten te genereren op basis van slechts een korte invoer. Met meer dan 100 verschillende tekstsoorten tot je beschikking kun je op de neuroflash AI vertrouwen voor elk denkbaar doel! Of het nu gaat om het schrijven van overtuigende productbeschrijvingen of boeiende marketingteksten.
neuroflash biedt je verschillende andere functies waarmee je teksten nog verder kunt bewerken. Bovendien zul je blij zijn te weten dat je nieuwe functies tot je beschikking hebt om je geschreven werk te verfijnen. Met deze functies kun je je schrijfvaardigheid verbeteren en telkens weer inhoud van topkwaliteit produceren. Verschillende workflows en extra functies zoals een SEO-analyse en een AI-afbeeldingsgenerator bieden ook een grote toegevoegde waarde voor iedereen die teksten nodig heeft voor professionele teksten. Dus waarom wachten? Schrijf je vandaag nog in voor de ultieme schrijfervaring!
Use Cases waarom ChatFlash nog steeds het beste alternatief is voor LlaMA 2 Chat
ChatFlash is zeer flexibel en aanpasbaar, waardoor het ideaal is voor bedrijven en organisaties die op zoek zijn naar een chatbotoplossing die is afgestemd op hun specifieke behoeften. Gebruikers kunnen de antwoorden van de chatbot eenvoudig aanpassen, nieuwe functies toevoegen en de chatbot integreren met andere systemen en applicaties.
Chat met je eigen toon
Door persoonlijkheden te gebruiken met de op maat gemaakte sjablonen en aanwijzingen van neuroflash, heb je de mogelijkheid om je creaties moeiteloos aan te passen voor verschillende doeleinden zonder enige beperking. Dit is je kans om je creativiteit de vrije loop te laten en een blijvende impact te maken met je werk. Dus ga zo door en blijf je unieke persoonlijkheid gebruiken om iets echt opmerkelijks te creëren. Laat niets je tegenhouden om je volledige potentieel te bereiken – de wereld wacht op je volgende meesterwerk!
Je kunt kiezen uit verschillende persoonlijkheden. ChatFlash kan bijvoorbeeld antwoorden als SEO consultant, social media influencer, journalist of schrijfcoach. Daarnaast bieden we je de mogelijkheid om je eigen persoonlijkheden toe te voegen. Je kunt ChatFlash bijvoorbeeld aanpassen aan je bedrijfsidentiteit of persoonlijke schrijfstijl. We laten je zien hoe het moet:
Sjablonen
Onze sjablonen: ChatFlash, dat is ontworpen om je te helpen snel en gemakkelijk tekst te maken. Een van de manieren waarop het dit doet, is door een breed scala aan promptsjablonen aan te bieden waaruit je kunt kiezen. Deze sjablonen zijn ontworpen om je een startpunt te geven voor je tekst, en ze dekken een verscheidenheid aan verschillende stijlen en onderwerpen.
Als je ChatFlash gebruikt, is de eerste stap bepalen wat voor soort tekst je wilt genereren. Dit kan van alles zijn, van een blogpost tot een productbeschrijving tot een update voor sociale media. Zodra je je doel hebt geïdentificeerd, geeft ChatFlash je suggesties voor een geschikte prompt. Dit betekent dat je geen tijd hoeft te besteden aan het bedenken van een onderwerp of invalshoek – ChatFlash doet het zware werk voor je.
Over het geheel genomen is de grote selectie promptsjablonen in ChatFlash ontworpen om het je sneller en gemakkelijker te maken boeiende tekst van hoge kwaliteit te maken. Met een groot aantal sjablonen om uit te kiezen en persoonlijke suggesties voor aanwijzingen kun je in een mum van tijd aan de slag met je tekst.
Je kunt alles leren over hoe ChatFlash je bedrijf echt kan verbeteren in onze videogids, waarin we de unieke voordelen, efficiënte workflows en geavanceerde functies behandelen. Bekijk vandaag nog de video en ontdek waarom ChatFlash het beste alternatief is voor ChatGPT en hoe het je chatbots naar een hoger niveau kan tillen.
Veelgestelde vragen
Wat is het lama-taalmodel?
Een lama taalmodel verwijst naar een geavanceerd kunstmatig intelligentiesysteem ontwikkeld door OpenAI. Dit model is gebaseerd op een deep learning-algoritme dat bekend staat als GPT-3, wat staat voor Generative Pre-trained Transformer 3. Het wordt beschouwd als een van de meest geavanceerde taalmodellen tot nu toe. Het lama-taalmodel gebruikt enorme hoeveelheden gegevens om menselijke taalpatronen te leren en te begrijpen, waardoor het samenhangende en contextueel relevante reacties kan genereren. Met zijn indrukwekkende vermogen om enorme hoeveelheden tekst te verwerken en te begrijpen, kan het een breed scala aan taken uitvoeren, zoals tekstaanvulling, vertaling, samenvatting en zelfs creatief schrijven. Het llama taalmodel maakt gebruik van een transformator architectuur, waardoor het ingewikkelde relaties tussen woorden en zinnen kan vastleggen. Het gebruikt contextuele aanwijzingen om nauwkeurige en betekenisvolle antwoorden te genereren, waardoor het zeer bedreven is in het begrijpen en genereren van mensachtige tekst. OpenAI’s lama taalmodel is uitgebreid getraind op verschillende bronnen, waaronder boeken, artikelen en websites. De trainingsgegevens beslaan verschillende gebieden, waardoor het een brede kennisbasis heeft die het gebruikt om passende en contextueel relevante antwoorden te genereren. Samengevat is het lama-taalmodel een geavanceerd AI-systeem dat is gebaseerd op het GPT-3-algoritme. Dankzij de uitgebreide training op grote hoeveelheden uiteenlopende tekstgegevens zijn de capaciteiten van het systeem van toepassing op een groot aantal taalgerelateerde taken. Dit model is een belangrijke mijlpaal in natuurlijke taalverwerking en heeft de potentie om een revolutie teweeg te brengen in mens-machine interactie en verschillende taalgebaseerde toepassingen.
Is llama open source?
Llama is niet open source. Het is een gesloten softwareapplicatie die is ontwikkeld door het bedrijf Llama Software Ltd. Open source software verwijst naar computerprogramma’s waarvan de broncode beschikbaar is voor het publiek, zodat iedereen deze vrij kan inspecteren, wijzigen en verspreiden. Llama biedt echter geen open toegang tot de broncode. Het is private software, wat betekent dat alleen het bedrijf dat het heeft gemaakt controle heeft over de code en distributie. Omdat het een gesloten bronapplicatie is, is de code van Llama niet openbaar beschikbaar voor gebruikers of ontwikkelaars om te bestuderen of aan te passen. Gebruikers kunnen alleen communiceren met de software via de interface, zonder de mogelijkheid om wijzigingen aan te brengen of de software aan te passen aan hun specifieke behoeften. Dit beperkt de flexibiliteit en aanpasbaarheid van Llama in vergelijking met open source alternatieven. Closed-source software zoals Llama vereist vaak dat gebruikers licenties verkrijgen of betalen om het te kunnen gebruiken. Aan de andere kant is open source software meestal gratis beschikbaar, zodat gebruikers het kunnen downloaden, gebruiken en zelfs wijzigen als dat nodig is. Samengevat is Llama geen open source toepassing. De broncode wordt privaat beheerd, waardoor het minder aanpasbaar en beperkter is in termen van herdistributie en wijziging in vergelijking met open source software.
Conclusie
Samenvattend: hoewel de LLaMA2 Chat veelbelovend is met zijn open-source model en concurrerende prijsstelling, schiet hij uiteindelijk tekort in vergelijking met alternatieven als
ChatFlash
. Om het potentieel van een chatbot volledig te benutten, moeten bedrijven en ontwikkelaars alternatieve opties verkennen die een robuustere functieset en betere integratiemogelijkheden bieden.
