СледваСледващо ръководство
Meta-Учене
Основи
Фирми РЪКОВОДСТВО
Meta AI и Llama
Работата на Meta AI включва потребителски опит, изследвания и екосистемата на модела Llama.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
На тази страница2 минути четене
Преглед
Llama контролна точка за изтегляне, хоствана моделна услуга и потребителски асистент са различни системи. Техните възможности, разрешения и оперативни отговорности трябва да се оценяват отделно.
Основни изводи
- Идентифицирайте точното издание и конфигурация.
- Прочетете свързаните условия.
- Отделете изтеглените модели от хостваните продукти.
Дълбоко гмуркане
За Llama започнете с картата на модела на конкретното издание, лиценза, условията за приемливо използване и поддържаната конфигурация. Семейството включва различни размери и модалности на моделите, така че резултатът за една контролна точка не трябва да се обобщава за всяко издание. Изтеглянето на тежести може да позволи локална работа или адаптация, но пълното внедряване също се нуждае от съвместим архитектурен код, токенизация, конфигурация и хардуер. Квантуваните или модифицираните от общността версии са отделни артефакти, чието поведение трябва да се оценява директно. Разграничете отворения достъп от неограничената повторна употреба. Прочетете действителните условия, вместо да правите заключения от наличието на изтегляне. Кодът, теглата на модела и информацията за данните за обучение могат да имат различни условия или нива на пълнота. Оценете предвиденото приложение с представителни входове и дефинирана политика за отказ. Местният контрол прехвърля отговорностите за инфраструктура, сигурност, актуализации и наблюдение на оператора. Потребителски продукт, използващ свързани изследвания, може да добави инструменти, политики и други компоненти, които не присъстват в изтеглена контролна точка.
04Работен пример
Избягвайте да сравнявате различни системи като един модел
Представете си един тест, използващ изтеглена контролна точка, а друг, използващ хостван асистент с инструменти за търсене.
Запишете достъпа до инструмента и заобикалящите инструкции, преди да припишете техните различни отговори само на модела.
Повторете контролирано сравнение, ако целта е да измерите възможностите на контролната точка.
Какво показва
Конструираният пример разделя оценката на модела от оценката на продукта.
Внедряване в реалния свят
Прочетете собствената моделна карта и условията на версията на Llama преди внедряване.
Сравнете адаптирана контролна точка с нейната базова версия на същия набор за оценка.
Прилагайки го на практика
Защо има значение
- Стратегия на доставчика. Пътните карти на доставчиците влияят на това какви функции вашият екип може да изгради по-нататък.
- Разходи и бюджет. Търговските условия и опциите за внедряване влияят върху дългосрочните разходи и риск.
- Риск и безопасност. Стимулите на компанията оформят продуктовите стандарти, безопасността и откритостта.
Внимавайте за
- Съобщенията за стартиране може да изпреварят стабилността в реалните производствени работни процеси.
- Ценообразуването на API или промените в политиката могат да разбият предположенията за една нощ.
- Зависимостта от един доставчик увеличава разходите за заключване и миграция.
Следващи стъпки
- Оценявайте доставчиците, като използвате вашите собствени задачи и набори от данни.
- Прегледайте поверителността, сигурността и правните условия преди интегриране.
- Поддържайте резервен план за модели или доставчици.
- Наблюдавайте бележките по изданието, така че промените в пътната карта да не изненадват екипите.
Източници и допълнителна литература
Продължете да изследвате
Безплатен бюлетин
Получавайте дневния AI бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Take the Meta AI and Llama quiz
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
Често задавани въпроси
Резултат за една Llama версия важи ли за всеки Llama модел?
Не. Версиите, размерите, модалностите, адаптациите и конфигурациите на сервиране могат да се различават съществено.
Продължавай да учиш
Свързани ръководства
Още ръководства, избрани за тази тема