نیک آموز > وبلاگ > نیک آموز نیوز > متا: لاما مدل زبانی ۳.۱، رقیب سرسخت ChatGPT و Gemini

متا: لاما مدل زبانی ۳.۱، رقیب سرسخت ChatGPT و Gemini

نوشته شده توسط: تیم فنی نیک آموز

تاریخ انتشار: ۰۳ مرداد ۱۴۰۳

آخرین بروزرسانی: 23 اسفند 1404

زمان مطالعه: 4 دقیقه

لاما مدل زبانی، محصول جدید کمپانی متا است که در چندین بنچمارک معتبر، جمینای و ChatGPT را شکست داده و احتمالاً تا پایان سال ۲۰۲۴، به پرکاربردترین مدل هوش مصنوعی تبدیل می‌شود.

اوایل امسال، متا از پروژه جدید خود برای توسعه یک هوش مصنوعی متن‌باز خبر داده بود که با محصولات شرکت‌های خصوصی، از جمله OpenAI، توان رقابت داشته باشد. این شرکت حالا از Llama 3.1 به‌عنوان بزرگ‌ترین مدل متن‌باز AI دنیا رونمایی کرده که در چندین بنچمارک معتبر، رقبای قدر خود GPT-4o و Claude 3.5 Sonnet را پشت سر گذاشته است.

لاما با دسترسی‌پذیری بالا و عملکرد قدرتمند، می‌تواند مسیر استفاده و آموزش هوش مصنوعی را برای کاربران و کسب‌وکارها ساده‌تر کند. حالا سوال اینجاست: آیا لاما ۳.۱ واقعاً معادلات رقابت را تغییر می‌دهد؟ مقاله پیش‌رو به همین موضوع می‌پردازد.

فهرست محتوایی

لاما مدل زبانی چیست؟

لاما مدل زبانی (LLaMA) مجموعه‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی است که توسط شرکت متا (Facebook) ساخته شده و برای درک و تولید زبان انسان طراحی شده است. به زبان ساده، لاما یک مدل زبانی بزرگ است که می‌تواند متن بنویسد، به سوال‌ها پاسخ دهد، ترجمه کند، خلاصه‌سازی انجام دهد و حتی در تولید کد کمک کند؛ درست شبیه ابزارهای هوش مصنوعی مثل ChatGPT یا Gemini.

تفاوت مهم لاما مدل زبانی با بسیاری از مدل‌های دیگر در این است که متا آن را تا حد زیادی به‌صورت متن‌باز و قابل‌دسترسی برای توسعه‌دهندگان منتشر کرده است. همین موضوع باعث شده شرکت‌ها، استارتاپ‌ها و حتی پژوهشگران بتوانند آن را روی سیستم‌ها و محصولات خودشان اجرا و شخصی‌سازی کنند. به همین دلیل، لاما فقط یک هوش مصنوعی نیست؛ بلکه یک موتور زبانی قدرتمند است که می‌تواند پشت انواع اپلیکیشن‌ها و سرویس‌های هوش مصنوعی قرار بگیرد.

انواع لاما مدل زبانی

لاما مدل زبانی در چند نسل مختلف توسط متا منتشر شده که هر کدام نسبت به قبلی قوی‌تر و کاربردی‌تر شده‌اند:
LLaMA 1
اولین نسل (۲۰۲۳) که بیشتر برای پژوهش و آزمایش در اختیار محققان قرار گرفت و نشان داد مدل‌های نسبتاً کوچک هم می‌توانند عملکرد قدرتمندی داشته باشند.

LLaMA 2
نسخه عمومی‌تر و کاربردی‌تر که به‌صورت رایگان برای استفاده تجاری هم ارائه شد. این نسخه پایه بسیاری از چت‌بات‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی متن‌باز شد.

یادگیری هوش مصنوعی را به‌صورت اصولی و کاربردی با آموزش‌های تخصصی نیک‌ آموز آغاز کنید.

LLaMA 3
جهش بزرگ متا در کیفیت درک و تولید متن. این نسل در رقابت مستقیم با مدل‌های قدرتمند بازار مثل GPT و Gemini قرار گرفت.

Llama 3.1
نسخه بهبود‌یافته با دقت بالاتر، دانش بیشتر و توانایی بهتر در مکالمه و استدلال؛ مدلی که تمرکز زیادی روی استفاده واقعی در محصولات و کسب‌وکارها دارد.

کاربردهای لاما مدل زبانی

کاربرد	توضیح
چت‌بات و دستیار هوشمند	ارسال پاسخ خودکار به کاربران در سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها و پشتیبانی مشتری
تولید محتوا	نوشتن مقاله، پست وبلاگ، کپشن شبکه‌های اجتماعی، ایمیل و توضیحات محصول
ترجمه متن	ترجمه متن بین زبان‌های مختلف با حفظ مفهوم
خلاصه‌سازی متن	کوتاه‌کردن اسناد، گزارش‌ها و مقالات طولانی
تحلیل متن	دسته‌بندی نظرات، استخراج اطلاعات و تحلیل احساسات کاربران
برنامه‌نویسی	تولید، تکمیل و توضیح کد برای توسعه‌دهندگان
آموزش و یادگیری	توضیح مفاهیم درسی و پاسخ به سوالات آموزشی
جستجوی هوشمند	یافتن اطلاعات دقیق در میان حجم زیاد اسناد و داده‌ها
اتوماسیون کسب‌وکار	خودکارسازی پاسخ‌ها، گزارش‌نویسی و پردازش متون سازمانی

لاما مدل زبانی چگونه کار می‌کند؟

لاما مدل زبانی مثل بقیه مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ، با استفاده از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی ترنسفورمر کار می‌کند. به زبان ساده، این مدل روی داده‌های بسیار بزرگی از متن‌های اینترنتی، کتاب‌ها و مقالات آموزش دیده تا الگوهای زبان انسان را یاد بگیرد. وقتی شما یک سوال یا متن به لاما هوش مصنوعی می‌دهید، مدل کلمات را تحلیل می‌کند و بر اساس احتمالات و دانشی که یاد گرفته، مناسب‌ترین ادامه یا پاسخ را تولید می‌کند؛ یعنی در واقع «پیش‌بینی کلمه بعدی» را خیلی هوشمندانه انجام می‌دهد.
فرآیند کار لاما معمولاً سه مرحله دارد: اول متن ورودی به توکن‌های عددی تبدیل می‌شود (چون مدل فقط اعداد را می‌فهمد)، بعد این توکن‌ها در لایه‌های متعدد شبکه عصبی پردازش می‌شوند تا معنی و مرتبط بودن کلمه مشخص شود، و در نهایت مدل به‌صورت مرحله‌به‌مرحله کلمات خروجی را تولید می‌کند تا پاسخ کامل شکل بگیرد. به همین دلیل این هوش مصنوعی می‌تواند متن بنویسد، ترجمه کند یا به سوال‌ها پاسخ دهد؛ چون ساختار و الگوهای زبان را در سطح عمیق یاد گرفته است.

نحوه دسترسی و استفاده از لاما مدل زبانی

برای استفاده از لاما مدل زبانی چند روش وجود دارد که بسته به سطح فنی و نیاز شما متفاوت است. ساده‌ترین راه، استفاده از سرویس‌ها و ابزارهایی است که لاما را داخل خودشان دارند؛ یعنی بدون نصب یا دانش برنامه‌نویسی می‌توانید از آن مثل یک چت‌بات استفاده کنید. بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی و برخی سایت‌ها، مدل‌های Llama را برای تولید متن، ترجمه یا پاسخ‌گویی در اختیار کاربران قرار داده‌اند.
روش حرفه‌ای‌تر، دسترسی مستقیم به مدل است. چون لاما تا حد زیادی متن‌باز است، توسعه‌دهندگان می‌توانند آن را از مخزن رسمی متا یا پلتفرم‌هایی مثل Hugging Face دریافت کنند و روی سرور یا حتی سیستم شخصی اجرا کنند. بعد از اجرا، لاما از طریق API یا برنامه‌ها قابل استفاده می‌شود و می‌توان آن را در اپلیکیشن، سایت، چت‌بات یا ابزارهای سازمانی ادغام کرد. به همین دلیل لاما مدل زبانی هم برای کاربران عادی قابل استفاده است و هم برای شرکت‌ها و برای برنامه‌نویسان قابلیت سفارشی‌سازی دارد.

مزایا ومعایب لاما مدل زبانی

مزایا	توضیح	معایب	توضیح
متن‌باز و قابل‌دسترسی	امکان دانلود، اجرا و شخصی‌سازی برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها	نیاز به منابع سخت‌افزاری	اجرای نسخه‌های قوی به GPU و سرور قدرتمند نیاز دارد
رایگان یا کم‌هزینه	نسبت به بسیاری از مدل‌های تجاری هزینه استفاده پایین‌تر است	راه‌اندازی فنی‌تر	نصب و اجرا برای کاربران غیرمتخصص دشوارتر است
قابل‌سفارشی‌سازی	امکان آموزش مجدد روی داده‌های اختصاصی سازمان	نیاز به دانش فنی	تنظیم، بهینه‌سازی و نگهداری نیازمند تخصص AI است
حفظ حریم داده	امکان اجرا روی سرور داخلی بدون ارسال داده به شرکت خارجی	کیفیت وابسته به تنظیمات	اگر درست تنظیم نشود، خروجی ضعیف‌تر می‌شود
انعطاف در کاربرد	قابل استفاده در چت‌بات، محتوا، تحلیل متن و نرم‌افزارها	نیاز به به‌روزرسانی	نسخه‌ها و بهینه‌سازی‌ها باید دستی انجام شود
جامعه و اکوسیستم فعال	ابزارها و مدل‌های سفارشی زیادی توسط جامعه توسعه یافته	پشتیبانی رسمی محدودتر	نسبت به سرویس‌های تجاری، پشتیبانی مستقیم کمتر است
کنترل کامل روی مدل	امکان تعیین نحوه استفاده و محدودیت‌ها	عملکرد گاهی پایین‌تر از مدل‌های بسته	در برخی وظایف از مدل‌های بسیار بزرگ تجاری ضعیف‌تر است

مشخصات مدل زبانی Llama 3.1

مدل لاما مدل زبانی Llama 3.1 نسل پیشرفته‌تر خانواده Llama متا است که نسبت به Llama 3 از نظر مقیاس، توان پردازشی و کیفیت درک و تولید متن ارتقای چشمگیری داشته است. این مدل بر پایه معماری «ترنسفورمر فقط رمزگشا» (decoder-only transformer) ساخته شده؛ معماری‌ای که در اغلب مدل‌های زبانی بزرگ مدرن نیز استفاده می‌شود. بزرگ‌ترین نسخه Llama 3.1 دارای حدود ۴۰۵ میلیارد پارامتر است و آموزش آن با استفاده از ده‌ها هزار پردازنده گرافیکی قدرتمند NVIDIA H100 انجام شده که نشان‌دهنده مقیاس بسیار بالای آموزش آن است.

💡 اگر برخی اصطلاحات AI برایتان مبهم است، راهنمای کاربردی اصطلاحات هوش مصنوعی دقیقاً برای شما نوشته شده است.

لاما ۳.۱ در چند اندازه مختلف عرضه شده تا نیازهای متفاوت کاربران و کسب‌وکارها را پوشش دهد. نسخه‌های کوچک‌تر مانند ۸B و ۷۰B پارامتر برای اجرا روی زیرساخت‌های سبک‌تر یا سرویس‌های رایگان‌تر مناسب هستند، در حالی‌که نسخه ۴۰۵B برای کاربردهای پیشرفته و سازمانی طراحی شده است. بسیاری از سرویس‌های مبتنی بر Meta AI از نسخه‌های بهینه‌تر این مدل استفاده می‌کنند تا دسترسی گسترده‌تری برای کاربران فراهم شود.
متا با توسعه Llama 3.1 تلاش کرده اکوسیستم متن‌باز مدل‌های زبانی را تقویت کند و آن را به گزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه‌تر نسبت به مدل‌های بسیار بزرگ تجاری تبدیل کند. به گفته متا، هزینه اجرا و استقرار این مدل در مقیاس سازمانی می‌تواند به‌مراتب کمتر از برخی مدل‌های بسته باشد. همچنین Llama 3.1 پایه اصلی دستیار Meta AI محسوب می‌شود که به‌تدریج در پلتفرم‌هایی مانند اینستاگرام، واتساپ و سایر محصولات متا در حال گسترش در زبان‌ها و کشورهای مختلف است.

دلایل متن باز بودن Llama 3.1

دلیل	توضیح
تسریع پیشرفت فناوری	به گفته مارک زاکربرگ، مدل‌های متن‌باز هوش مصنوعی سریع‌تر از مدل‌های بسته پیشرفت می‌کنند چون جامعه بزرگی از توسعه‌دهندگان روی آن‌ها کار می‌کنند.
تبدیل شدن به استاندارد بازار	متا معتقد است همان‌طور که لینوکس به استاندارد سیستم‌عامل‌ها تبدیل شد، مدل‌های زبانی متن‌باز هم می‌توانند به ترند اصلی صنعت AI تبدیل شوند.
گسترش اکوسیستم متا	متن‌باز بودن Llama باعث می‌شود شرکت‌ها و استارتاپ‌ها محصولات خود را بر پایه فناوری متا بسازند و وابستگی به اکوسیستم آن افزایش یابد.
جذب توسعه‌دهندگان	ارائه رایگان مدل قدرتمند، توسعه‌دهندگان را به سمت استفاده و بهبود Llama سوق می‌دهد و جامعه فنی بزرگی ایجاد می‌کند.
کاهش هزینه‌های بلندمدت	زاکربرگ این رویکرد را مشابه پروژه متن‌باز Open Compute می‌داند که میلیاردها دلار صرفه‌جویی برای متا ایجاد کرد.
افزایش نوآوری و کاربردها	متن‌باز بودن باعث می‌شود شرکت‌ها بتوانند مدل را شخصی‌سازی کرده و کاربردهای جدیدی بر پایه آن بسازند.
رقابت با مدل‌های بسته	ارائه رایگان یک مدل قدرتمند، فشار رقابتی بر شرکت‌های دارای مدل بسته ایجاد می‌کند و سهم بازار متا را افزایش می‌دهد.

❝

مارک زاکربرگ، رویکرد LLaMA ۳.۱ را با پروژه‌ی متن‌باز Open Compute مقایسه می‌کند؛ پروژه‌ای که با باز کردن زیرساخت‌های سخت‌افزاری، میلیاردها دلار صرفه‌جویی عملیاتی برای متا ایجاد کرد.

از نگاه او، همین الگو اکنون در لایه‌ی هوش مصنوعی در حال تکرار است؛ جایی که مدل‌های متن‌باز می‌توانند به انتخاب پیش‌فرض توسعه‌دهندگان در پروژه‌های واقعی و مقیاس‌پذیر تبدیل شوند.

واکنش ایلان ماسک به هوش مصنوعی متا

ایلان ماسک، مدیر عامل شرکت ایکس، رابطه خوبی با زاکربرگ ندارد؛ اما این‌بار از عملکرد این مدل و متن‌بازبودن آن در صفحه شخصی خود تقدیر کرده است. تحسین ایلان ماسک چندان جای تعجب هم ندارد؛ چراکه وی، از طرفداران سرسخت نرم‌افزارهای متن‌باز است و حتی الگوریتم‌های شبکه اجتماعی ایکس را هم به‌صورت متن‌باز منتشر کرد. وی پیش از این، بارها سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، را به‌خاطر پنهان‌کاری و رویه‌های ضدجامعه متن‌باز، مورد انتقاد قرار بود.

💡 با آموزش هوش مصنوعی، مهارتی را یاد بگیرید که آینده بسیاری از مشاغل را تغییر می‌دهد.

هراس متا از نقض کپی رایت

متا برخی مشخصات مدل زبانی خود، شامل پارامترهای یادگیری آن را اعلام کرده تا شرکت‌های دیگر با داده‌‌های اختصاصی و طبق اهداف خاص خود، Llama 3.1 را آموزش دهند. با این حال، به داده‌‌های به کار رفته در آموزش Llama 3.1 اشاره‌ای نکرده و آن‌ها را سراسر تجاری می‌داند؛ اما منتقدان بر این باورند که هدف از این کار، هراس از مشکلاتی مثل نقض حق کپی‌رایت است.

متا می‌گوید که آن‌ها از داده‌های مصنوعی یا داده‌هایی که توسط یک مدل به‌جای انسان تولید شده، برای بهبود نسخه ۴۰۵ میلیارد پارامتری Llama 3.1 استفاده کرده تا نسخه‌های کوچک‌تر ۷۰ میلیارد و ۸ میلیارد را ارتقا دهد. احمد الدحله، معاون هوش مصنوعی مولد متا، پیش‌بینی می‌کند که این هوش مصنوعی در بین توسعه‌دهندگان، به ابزار اصلی برای آموزش مدل‌های کوچک‌تر تبدیل خواهد شد.

چگونه از Llama 3.1 استفاده کنیم؟ راهنمایی برای ایرانیان

استفاده از Llama 3.1 در ایران به چهار شکل ممکن است:

Hugging Face Chat

HuggingChat را جواهری پنهان در فضای چت‌بات‌های AI می‌دانند؛ به این دلیل که دسترسی به طیف گسترده‌ای از مدل‌ها، حتی آن‌هایی که در هیچ پلتفرم دیگری حضور ندارند، توسط این محیط ممکن است. برای استفاده فقط کافیست یک حساب کاربری HuggingFace بسازید که ۱۰۰% رایگان و البته آسان است. دسترسی به این پلتفرم بدون تغییر آی‌پی هم ممکن است.

Poe

Poe یک Marketplace برای چت‌بات‌ها که پلتفرم مشهور “Quora” پشت آن است و کمی مشابه HuggingChat عمل می‌کند؛ چون به شما امکان دسترسی به طیف وسیعی از مدل‌ها را می‌دهد و می‌توانید نحوه تعامل آن‌ها را با ترجیحات خودتان تطبیق دهید.

برخلاف HuggingChat که استفاده از آن تا حد زیادی رایگان است، Poe به ازای هر پیام ارسال‌شده، امتیازهایی را با نام “Compute Points” از حساب‌تان کم می‌کند. این امتیاز به‌صورت روزانه و با میزان مشخصی به‌صورت رایگان در اختیارتان قرار می‌گیرد؛ اما مدل Llama 3.1 405b یک مدل گران‌قیمت است که برای هر پیام، ۴۸۵ امتیاز از حساب‌تان برمی‌دارد. امتیاز اولیه شما هم ۴۸۵ است؛ یعنی فقط یک‌بار می‌توانید در طول روز، از این مدل استفاده کنید. خرید اشتراک پریمیوم Poe، نیاز به صرف ۱۷ دلار در ماه دارد. برای استفاده از Poe نیازی به تغییر آی‌پی نخواهید داشت.

روش‌ غیررایگان برای استفاده از Llama 3.1 405b

برای استفاده از Llama 3.1 405b، روش‌ غیررایگانی هم وجود دارد که در این بخش، آن‌ را معرفی خواهیم کرد.

موتور جست‌وجوی Perplexity

Perplexity ابزاری شگفت‌انگیز برای جستجوی وب است که با کمک طیف وسیعی از مدل‌های AI سفارشی و عمومی، نتایج صفحات موتورهای جستجوی سنتیT مانند گوگلT را به‌شکلی بهینه و خلاصه تحویل می‌دهد. همچنین می‌تواند صفحات سفارشی را بسازد که مشابه راهنماهایی به سبک ویکی‌پدیا برای یک موضوع خاص هستند.

یکی از جدیدترین مدل‌های موجود در Perplexity ،Llama 3.1 405b است که همین حالا می‌توانید بدون تغییر آی‌پی، به آن دسترسی داشته باشید؛ اما خبر بد این است که باید اشتراک Pro این AI را با قیمت ۲۰ دلار بخرید.

💡 با آموزش LLM، نحوه ساخت و استفاده از قدرتمندترین مدل‌های هوش مصنوعی را یاد بگیرید.

سخن پایانی لاما مدل زبانی

لاما مدل زبانی Llama 3.1 را می‌توان یکی از مهم‌ترین گام‌های متا در رقابت مدل‌های زبانی دانست؛ مدلی قدرتمند، متن‌باز و قابل‌دسترس که تلاش می‌کند هوش مصنوعی پیشرفته را از انحصار شرکت‌های محدود خارج کند. این مدل با توان پردازشی بالا، کاربردهای گسترده و امکان سفارشی‌سازی، هم برای کاربران عادی و هم برای توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها گزینه‌ای جدی محسوب می‌شود.

متن‌باز بودن Llama 3.1 نه‌تنها اکوسیستم بزرگی از نوآوری و توسعه ایجاد کرده، بلکه رقابت در بازار هوش مصنوعی را هم وارد مرحله تازه‌ای کرده است؛ مرحله‌ای که در آن دسترسی، هزینه و انعطاف‌پذیری به اندازه قدرت مدل اهمیت دارد. اگر روند فعلی ادامه پیدا کند، لاما می‌تواند به یکی از پایه‌های اصلی ابزارها و سرویس‌های هوش مصنوعی آینده تبدیل شود و معادلات رقابت با مدل‌های بسته‌ای مثل ChatGPT و Gemini را به‌طور جدی تغییر دهد.

سوالات متداول لاما مدل زبانی

مدل زبانی LLaMA ۳.۱ چه تفاوتی با نسخه‌های قبلی لاما دارد؟

LLaMA ۳.۱ نسبت به نسل‌های قبل از نظر مقیاس، تعداد پارامتر، دقت درک زبان و توانایی استدلال پیشرفت چشمگیری داشته است. این نسخه در اندازه‌های متنوع، از مدل‌های سبک تا مدل بسیار بزرگ ۴۰۵ میلیارد پارامتری عرضه شده و برای کاربردهای واقعی سازمانی و محصولات هوش مصنوعی بهینه‌تر شده است.

چرا متا مدل زبانی LLaMA ۳.۱ را به‌صورت متن‌باز ارائه کرده است؟

متا با متن‌باز کردن این مدل به دنبال ایجاد یک اکوسیستم گسترده توسعه و نوآوری در اطراف فناوری خود است. این رویکرد باعث جذب توسعه‌دهندگان، افزایش کاربردها، کاهش هزینه‌های بلندمدت و تبدیل شدن فناوری لاما به یکی از استانداردهای صنعت هوش مصنوعی می‌شود.

آیا LLaMA ۳.۱ می‌تواند جایگزین مدل‌های تجاری مانند ChatGPT شود؟

LLaMA ۳.۱ از نظر قدرت زبانی و انعطاف‌پذیری به سطح رقابت با مدل‌های پیشرفته رسیده است، به‌ویژه در سناریوهایی که نیاز به اجرا روی سرور اختصاصی یا سفارشی‌سازی وجود دارد. با این حال انتخاب نهایی به نیاز کاربر، زیرساخت و سطح تخصص فنی بستگی دارد.

استفاده از LLaMA ۳.۱ برای کاربران عادی چگونه امکان‌پذیر است؟

کاربران عادی می‌توانند از طریق پلتفرم‌های مبتنی بر مدل‌های لاما، مانند محیط‌های چت آنلاین یا سرویس‌های هوش مصنوعی، بدون نیاز به نصب یا دانش فنی از این مدل استفاده کنند. این دسترسی در برخی سرویس‌ها رایگان و در نسخه‌های پیشرفته‌تر اشتراکی است.

مهم‌ترین مزیت LLaMA ۳.۱ برای کسب‌وکارها چیست؟

بزرگ‌ترین مزیت برای سازمان‌ها، امکان اجرای مدل روی زیرساخت اختصاصی و کنترل کامل بر داده‌ها است. این موضوع علاوه بر حفظ حریم اطلاعات، امکان سفارشی‌سازی دقیق برای کاربردهای خاص مانند پشتیبانی مشتری، تحلیل متن یا تولید محتوا را فراهم می‌کند.

🙄 برای یادگیری بیشتر و کامل‌تر، نگاهی به مقالات مرتبط زیر بیندازید: