మెటా'స్ లామా: భాషా నమూనాకు మించి

లామా పరిణామం: యథాతథ స్థితికి సవాలు

ఫిబ్రవరి 2023లో ప్రారంభించబడినప్పుడు, లామా టెక్ దిగ్గజాల నుండి పెద్ద, క్లోజ్డ్-సోర్స్ LLMల ఆధిపత్యాన్ని సవాలు చేసింది. Meta AI చిన్న, మరింత సాధారణీకరించిన మోడళ్లపై దృష్టి సారించే వ్యూహాన్ని అవలంబించింది. ఈ చిన్న మోడల్‌లు, విస్తారమైన టోకెన్‌లపై శిక్షణ పొందినవి, ప్రత్యేక పనుల కోసం రీట్రెయిన్ చేయడానికి మరియు ఫైన్-ట్యూన్ చేయడానికి సులభంగా మరియు తక్కువ ఖర్చుతో కూడుకున్నవని ప్రధాన ఆలోచన. ఈ విధానం ఎప్పటికప్పుడు పెద్ద, వనరులు-ఇంటెన్సివ్ మోడల్‌లను నిర్మించే ధోరణికి పూర్తిగా విరుద్ధంగా ఉంది.

అయితే, లామా యొక్క ‘ఓపెన్-సోర్స్’ స్వభావం చర్చనీయాంశం. Meta Llama లైసెన్స్ వాణిజ్య మరియు ఆమోదయోగ్యమైన ఉపయోగంపై నిర్దిష్ట పరిమితులను కలిగి ఉంటుంది. ఈ పరిమితులు వాదించదగినవి అయినప్పటికీ, అవి ఓపెన్ సోర్స్ ఇనిషియేటివ్ యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ యొక్క కఠినమైన నిర్వచనానికి విరుద్ధంగా ఉన్నాయి. ఇది లామా నిజంగా ఓపెన్ సోర్స్‌గా అర్హత సాధిస్తుందా అనే దాని గురించి కొనసాగుతున్న చర్చలకు దారితీసింది.

న్యాయపరమైన సవాళ్లను నావిగేట్ చేయడం: కాపీరైట్ ఆందోళనలు

లామా అభివృద్ధి న్యాయపరమైన అడ్డంకులు లేకుండా లేదు. 2023లో, లామాకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి తమ కాపీరైట్ చేసిన పుస్తకాలను అనుమతి లేకుండా ఉపయోగించారని ఆరోపించిన రచయితల నుండి Meta రెండు క్లాస్-యాక్షన్ వ్యాజ్యాలను ఎదుర్కొంది. ఈ వ్యాజ్యాలు పెద్ద భాషా నమూనాలకు ఉపయోగించే శిక్షణా డేటాను చుట్టుముట్టిన సంక్లిష్ట కాపీరైట్ సమస్యలను హైలైట్ చేస్తాయి. ఇప్పటివరకు, కోర్టులు రచయితల వాదనలకు పెద్దగా సానుభూతి చూపలేదు.

విస్తరిస్తున్న సామర్థ్యాలు: లామా యొక్క పెరుగుతున్న మోడల్ కుటుంబం

2023 చివరి నుండి, Meta AI లామా కుటుంబాన్ని గణనీయంగా విస్తరించింది. మోడల్‌లు ఇకపై టెక్స్ట్-ఆధారిత పరస్పర చర్యలకు పరిమితం కాలేదు. ప్రస్తుత లామా పర్యావరణ వ్యవస్థలో టెక్స్ట్ మరియు విజువల్ ఇన్‌పుట్‌లు రెండింటినీ ప్రాసెస్ చేయగల మల్టీమోడల్ మోడల్‌లు, అలాగే కోడ్ ఇంటర్‌ప్రెటేషన్ మరియు టూల్ ఇంటిగ్రేషన్ కోసం రూపొందించిన మోడల్‌లు ఉన్నాయి. అంతేకాకుండా, Meta సంభావ్య ప్రమాదాలు మరియు దాడులను గుర్తించడానికి మరియు తగ్గించడానికి Llama Guard అని పిలువబడే భద్రతా భాగాలను పరిచయం చేసింది, ఇవి ‘Llama Stack’ అని పిలువబడే మొత్తం ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో భాగంగా రూపొందించబడ్డాయి.

లామా కుటుంబంలోని కొన్ని ముఖ్యమైన మోడళ్ల గురించి ఇక్కడ మరింత లోతైన పరిశీలన ఉంది (Meta AI యొక్క మోడల్ కార్డ్‌ల నుండి సంగ్రహించబడింది):

Llama Guard 1: పరస్పర చర్యలను కాపాడటం

Llama Guard 1 అనేది Llama 2 ఆధారంగా 7-బిలియన్ పారామీటర్ మోడల్. ఇది ఇన్‌పుట్-అవుట్‌పుట్ సేఫ్‌గార్డ్‌గా పనిచేస్తుంది, వినియోగదారు ప్రాంప్ట్‌లు (ప్రాంప్ట్ వర్గీకరణ) మరియు LLM ప్రతిస్పందనలు (ప్రతిస్పందన వర్గీకరణ) రెండింటిలోనూ కంటెంట్‌ను వర్గీకరిస్తుంది. ఈ మోడల్ లామా-ఆధారిత సిస్టమ్‌లతో సురక్షితమైన మరియు మరింత బాధ్యతాయుతమైన పరస్పర చర్యలను నిర్ధారించడంలో సహాయపడుతుంది.

Llama Guard సంభావ్య హానిని వర్గీకరించడానికి ఆరు-స్థాయి వర్గీకరణను ఉపయోగిస్తుంది:

• హింస & ద్వేషం: వ్యక్తులు లేదా సమూహాల పట్ల హింస లేదా ద్వేషాన్ని ప్రోత్సహించే కంటెంట్.
• లైంగిక కంటెంట్: లైంగికంగా స్పష్టమైన కంటెంట్ లేదా పిల్లలను దోపిడీ చేసే, దుర్వినియోగం చేసే లేదా ప్రమాదంలో పడేసే కంటెంట్.
• తుపాకులు & చట్టవిరుద్ధ ఆయుధాలు: తుపాకులు మరియు ఇతర ఆయుధాల చట్టవిరుద్ధ అమ్మకం, ఉపయోగం లేదా మార్పునకు సంబంధించిన కంటెంట్.
• నియంత్రిత లేదా నియంత్రిత పదార్థాలు: డ్రగ్స్, ఆల్కహాల్ లేదా పొగాకు యొక్క చట్టవిరుద్ధ వినియోగం లేదా అమ్మకాన్ని ప్రోత్సహించే కంటెంట్.
• ఆత్మహత్య & స్వీయ హాని: ఆత్మహత్య లేదా స్వీయ హానికి సూచనలను ప్రోత్సహించే లేదా అందించే కంటెంట్.
• నేరపూరిత ప్రణాళిక: చట్టవిరుద్ధ కార్యకలాపాలను సులభతరం చేసే లేదా ప్లాన్ చేసే కంటెంట్.

Code Llama 70B: కోడింగ్ నైపుణ్యం యొక్క త్రయం

Code Llama 70B లామా యొక్క కోడింగ్ సామర్థ్యాలలో గణనీయమైన విస్తరణను గుర్తించింది. ఈ మోడల్ మూడు విభిన్న వేరియంట్‌లలో అందుబాటులో ఉంది:

• Code Llama: సాధారణ కోడ్ సంశ్లేషణ మరియు అవగాహన కోసం రూపొందించిన బేస్ మోడల్. ఇది కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలదు, కోడ్ కార్యాచరణను వివరించగలదు మరియు డీబగ్గింగ్‌లో సహాయపడుతుంది.
• Code Llama – Python: పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ కోసం రూపొందించిన ప్రత్యేక వెర్షన్. ఈ మోడల్ పైథాన్ కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది, ఇది పైథాన్ డెవలపర్‌లకు విలువైన సాధనంగా మారుతుంది.
• Code Llama – Instruct: సూచనలను అనుసరించడం మరియు సురక్షితమైన విస్తరణను నిర్ధారించడంపై దృష్టి సారించిన వేరియంట్. నిర్దిష్ట మార్గదర్శకాలు మరియు భద్రతా ప్రోటోకాల్‌లకు కట్టుబడి ఉండే కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఈ మోడల్ ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.

మూడు వేరియంట్‌లు విభిన్న పరిమాణాలలో అందుబాటులో ఉన్నాయి: 7 బిలియన్, 13 బిలియన్, 34 బిలియన్ మరియు 70 బిలియన్ పారామీటర్‌లు. Code Llama మరియు దాని వేరియంట్‌లు ప్రధానంగా ఇంగ్లీష్ మరియు సంబంధిత ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో వాణిజ్య మరియు పరిశోధన ఉపయోగం కోసం రూపొందించబడ్డాయి. Code Llama బలమైన కోడింగ్ సామర్థ్యాలను కలిగి ఉందని సూచించడానికి తగిన సాక్ష్యాలు ఉన్నాయి.

Llama Guard 2: మెరుగైన భద్రతా వర్గీకరణ

Llama Guard 2 దాని ముందున్నదాని పునాదిపై నిర్మించబడింది, మెరుగైన భద్రతా వర్గీకరణ సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది. Llama 3 ఆధారంగా ఈ 8-బిలియన్ పారామీటర్ మోడల్, MLCommons వర్గీకరణ ప్రమాదాలకు అనుగుణంగా 11 వర్గాలలో భద్రతా లేబుల్‌లను అంచనా వేయడానికి శిక్షణ పొందింది.

Llama Guard 2 కవర్ చేసే ప్రమాద వర్గాలు:

• S1: హింసాత్మక నేరాలు: హింసాత్మక నేర చర్యలకు సంబంధించిన కంటెంట్.
• S2: అహింసాత్మక నేరాలు: అహింసాత్మక నేరాలకు సంబంధించిన కంటెంట్.
• S3: లైంగిక సంబంధిత నేరాలు: లైంగిక నేరాలకు సంబంధించిన కంటెంట్.
• S4: పిల్లల లైంగిక దోపిడీ: పిల్లలను లైంగికంగా దోపిడీ చేసే, దుర్వినియోగం చేసే లేదా ప్రమాదంలో పడేసే కంటెంట్.
• S5: ప్రత్యేక సలహా: ప్రత్యేక రంగాలలో (ఉదా., వైద్య, న్యాయ, ఆర్థిక) అర్హత లేని లేదా తప్పుదారి పట్టించే సలహా.
• S6: గోప్యత: గోప్యతను ఉల్లంఘించే లేదా సమ్మతి లేకుండా వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేసే కంటెంట్.
• S7: మేధో సంపత్తి: మేధో సంపత్తి హక్కులను ఉల్లంఘించే కంటెంట్.
• S8: విచక్షణారహిత ఆయుధాలు: విస్తృతమైన మరియు విచక్షణారహిత హాని కలిగించే ఆయుధాలకు సంబంధించిన కంటెంట్.
• S9: ద్వేషం: వ్యక్తులు లేదా సమూహాల పట్ల ద్వేషం లేదా పక్షపాతాన్ని వ్యక్తం చేసే కంటెంట్.
• S10: ఆత్మహత్య & స్వీయ హాని: ఆత్మహత్య లేదా స్వీయ హానికి సూచనలను ప్రోత్సహించే లేదా అందించే కంటెంట్.
• S11: లైంగిక కంటెంట్: లైంగికంగా స్పష్టమైన కంటెంట్.

Meta Llama 3: సంభాషణలో పాండిత్యం

Meta Llama 3 రెండు పరిమాణాలలో అందించబడుతుంది, 8 బిలియన్ మరియు 70 బిలియన్ పారామీటర్‌లు, ముందుగా శిక్షణ పొందిన మరియు సూచన-ట్యూన్డ్ వేరియంట్‌లు రెండూ ఉన్నాయి. సూచన-ట్యూన్డ్ మోడల్‌లు ప్రత్యేకంగా డైలాగ్-ఆధారిత అప్లికేషన్‌ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి, ఇవి చాట్‌బాట్‌లు మరియు సంభాషణ AI సిస్టమ్‌లకు అనుకూలంగా ఉంటాయి.

Prompt Guard: హానికరమైన ఇన్‌పుట్‌ల నుండి రక్షణ

Prompt Guard అనేది హానికరమైన ప్రాంప్ట్‌లను గుర్తించడానికి రూపొందించిన క్లాసిఫైయర్ మోడల్, ఇందులో జైల్‌బ్రేక్‌లు (భద్రతా పరిమితులను అధిగమించే ప్రయత్నాలు) మరియు ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్‌లు (క్రాఫ్ట్ చేసిన ఇన్‌పుట్‌ల ద్వారా మోడల్ అవుట్‌పుట్‌ను మార్చడానికి ప్రయత్నాలు) ఉన్నాయి. సరైన పనితీరును సాధించడానికి అప్లికేషన్-నిర్దిష్ట డేటాతో Prompt Guardని ఫైన్-ట్యూన్ చేయాలని Meta AI సిఫార్సు చేస్తోంది.

Llama Guard వలె కాకుండా, Prompt Guardకి నిర్దిష్ట ప్రాంప్ట్ నిర్మాణం అవసరం లేదు. ఇది స్ట్రింగ్ ఇన్‌పుట్‌పై పనిచేస్తుంది, దానిని సురక్షితమైనదిగా లేదా అసురక్షితమైనదిగా వర్గీకరిస్తుంది (రెండు విభిన్న తీవ్రత స్థాయిలలో). ఇది లేబుల్‌లను మాత్రమే అవుట్‌పుట్ చేసే BERT మోడల్.

Llama Guard 3: మల్టీమోడల్ మరియు బహుభాషా భద్రత

Llama Guard 3 మూడు వెర్షన్‌లలో అందుబాటులో ఉంది: Llama Guard 3 1B, Llama Guard 3 8B, మరియు Llama Guard 3 11B-Vision. మొదటి రెండు టెక్స్ట్-మాత్రమే మోడల్‌లు, మూడవది Llama 3.2 11B-Vision మోడల్ యొక్క దృష్టి అవగాహన సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటుంది. అన్ని వెర్షన్‌లు బహుభాషా (టెక్స్ట్-మాత్రమే ప్రాంప్ట్‌ల కోసం) మరియు MLCommons కన్సార్టియం నిర్వచించిన ప్రమాద వర్గాలకు కట్టుబడి ఉంటాయి.

Llama Guard 3 8Bని వర్గం S14, కోడ్ ఇంటర్‌ప్రెటర్ దుర్వినియోగం కోసం కూడా ఉపయోగించవచ్చు. Llama Guard 3 1B మోడల్ ఈ నిర్దిష్ట వర్గానికి ఆప్టిమైజ్ చేయబడలేదని గమనించడం ముఖ్యం.

Llama Guard 2 యొక్క ప్రమాద వర్గాలు, విస్తరిస్తూ:

• S1: హింసాత్మక నేరాలు
• S2: అహింసాత్మక నేరాలు
• S3: లైంగిక సంబంధిత నేరాలు
• S4: పిల్లల లైంగిక దోపిడీ
• S5: పరువు నష్టం
• S6: ప్రత్యేక సలహా
• S7: గోప్యత
• S8: మేధో సంపత్తి
• S9: విచక్షణారహిత ఆయుధాలు
• S10: ద్వేషం
• S11: ఆత్మహత్య & స్వీయ హాని
• S12: లైంగిక కంటెంట్
• S13: ఎన్నికలు
• S14: కోడ్ ఇంటర్‌ప్రెటర్ దుర్వినియోగం

Meta Llama 3.1: బహుభాషా ఉత్పాదక నమూనాలు

Meta Llama 3.1 సేకరణలో బహుభాషా పెద్ద భాషా నమూనాలు ఉన్నాయి, ఇందులో 8 బిలియన్, 70 బిలియన్ మరియు 405 బిలియన్ పారామీటర్ పరిమాణాలలో ముందుగా శిక్షణ పొందిన మరియు సూచన-ట్యూన్డ్ ఉత్పాదక నమూనాలు ఉన్నాయి (టెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్, టెక్స్ట్ అవుట్‌పుట్).

మద్దతు ఉన్న భాషలు: ఇంగ్లీష్, జర్మన్, ఫ్రెంచ్, ఇటాలియన్, పోర్చుగీస్, హిందీ, స్పానిష్ మరియు థాయ్.

Meta Llama 3.2: మెరుగైన సంభాషణ సామర్థ్యాలు

Llama 3.2 సేకరణలో బహుభాషా పెద్ద భాషా నమూనాలు ఉన్నాయి, ఇందులో 1 బిలియన్ మరియు 3 బిలియన్ పారామీటర్ పరిమాణాలలో ముందుగా శిక్షణ పొందిన మరియు సూచన-ట్యూన్డ్ ఉత్పాదక నమూనాలు ఉన్నాయి (టెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్, టెక్స్ట్ అవుట్‌పుట్). ఈ మోడళ్ల యొక్క క్వాంటైజ్డ్ వెర్షన్‌లు కూడా అందుబాటులో ఉన్నాయి. Llama 3.2 సూచన-ట్యూన్డ్ టెక్స్ట్-మాత్రమే మోడల్‌లు బహుభాషా సంభాషణ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి, ఏజెన్టిక్ రిట్రీవల్ మరియు సారాంశం వంటి పనులలో రాణిస్తాయి. 1B మరియు 3B మోడల్‌లు Llama 3.1 యొక్క చిన్న, తక్కువ శక్తివంతమైన ఉత్పన్నాలు.

అధికారికంగా మద్దతు ఉన్న భాషలు: ఇంగ్లీష్, జర్మన్, ఫ్రెంచ్, ఇటాలియన్, పోర్చుగీస్, హిందీ, స్పానిష్ మరియు థాయ్. అయితే, Llama 3.2 ఈ ఎనిమిది భాషలకు మించి విస్తృత శ్రేణి భాషలపై శిక్షణ పొందింది.

Llama 3.2-Vision: ఇమేజ్ రీజనింగ్ మరియు అండర్‌స్టాండింగ్

Llama 3.2-Vision సేకరణ బహుళ-మోడల్ పెద్ద భాషా నమూనాలను పరిచయం చేస్తుంది. ఈ మోడల్‌లు ఇమేజ్ రీజనింగ్ కోసం ముందుగా శిక్షణ పొందినవి మరియు సూచన-ట్యూన్ చేయబడినవి, 11 బిలియన్ మరియు 90 బిలియన్ పారామీటర్ పరిమాణాలలో అందుబాటులో ఉన్నాయి (టెక్స్ట్ మరియు ఇమేజ్ ఇన్‌పుట్, టెక్స్ట్ అవుట్‌పుట్). సూచన-ట్యూన్డ్ మోడల్‌లు విజువల్ రికగ్నిషన్, ఇమేజ్ రీజనింగ్, క్యాప్షనింగ్ మరియు చిత్రాల గురించి సాధారణ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి.

టెక్స్ట్-మాత్రమే పనుల కోసం, అధికారికంగా మద్దతు ఉన్న భాషలు ఇంగ్లీష్, జర్మన్, ఫ్రెంచ్, ఇటాలియన్, పోర్చుగీస్, హిందీ, స్పానిష్ మరియు థాయ్. Llama 3.2 విస్తృత శ్రేణి భాషలపై శిక్షణ పొందింది, అయితే ఇమేజ్+టెక్స్ట్ అప్లికేషన్‌ల కోసం, ఇంగ్లీష్ మాత్రమే మద్దతు ఉన్న భాష.

Meta Llama 3.3: ఒక శక్తివంతమైన 70B మోడల్

Meta Llama 3.3 బహుభాషా పెద్ద భాషా నమూనా 70 బిలియన్ పారామీటర్‌లతో ముందుగా శిక్షణ పొందిన మరియు సూచన-ట్యూన్డ్ ఉత్పాదక నమూనా (టెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్, టెక్స్ట్ అవుట్‌పుట్).

మద్దతు ఉన్న భాషలు: ఇంగ్లీష్, జర్మన్, ఫ్రెంచ్, ఇటాలియన్, పోర్చుగీస్, హిందీ, స్పానిష్ మరియు థాయ్.

పెద్ద భాషా నమూనాలు, Llama 3.2తో సహా, ఏకాంత విస్తరణ కోసం ఉద్దేశించినవి కావు అని అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. అవి తగిన భద్రతా గార్డ్‌రైల్‌లతో సమగ్ర AI సిస్టమ్‌లో విలీనం చేయబడాలి. డెవలపర్‌లు సిస్టమ్ భద్రతా చర్యలను అమలు చేయాలని భావిస్తున్నారు, ప్రత్యేకించి ఏజెన్టిక్ సిస్టమ్‌లను నిర్మించేటప్పుడు.

Llama 3.3, Llama 3.2 టెక్స్ట్-మాత్రమే మోడల్‌లు మరియు Llama 3.1 కింది సాధనాలకు అంతర్నిర్మిత మద్దతును కలిగి ఉంటాయి:

• Brave Search: వెబ్ శోధనలను నిర్వహించడానికి ఒక టూల్ కాల్.
• Wolfram Alpha: సంక్లిష్ట గణిత గణనలను అమలు చేయడానికి ఒక టూల్ కాల్.
• Code Interpreter: మోడల్ పైథాన్ కోడ్‌ను అవుట్‌పుట్ చేయడానికి వీలు కల్పించే టూల్ కాల్.

గమనిక: Llama 3.2 విజన్ మోడల్‌లు టెక్స్ట్+ఇమేజ్ ఇన్‌పుట్‌లతో టూల్ కాలింగ్‌కు మద్దతు ఇవ్వవు.

Llama Stack: ఒక ఏకీకృత ఫ్రేమ్‌వర్క్

Llama మోడళ్ల సంఖ్య చాలా ఎక్కువగా ఉంటుంది. ఎంపిక మరియు ఇంటిగ్రేషన్ ప్రక్రియను సరళీకృతం చేయడానికి, Meta Llama Stackని అందిస్తుంది. ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్ Llama మోడళ్లపై জোর ఇస్తుంది, అయితే రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) కోసం వెక్టర్ డేటాబేస్‌ల వంటి సంబంధిత సామర్థ్యాల కోసం అడాప్టర్‌లను కూడా అందిస్తుంది.

Llama Stack ప్రస్తుతం పైథాన్, స్విఫ్ట్, నోడ్ మరియు కోట్లిన్‌లలో SDKలకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఇది వివిధ పంపిణీలను అందిస్తుంది, వీటిలో:

• స్థానిక పంపిణీ (Ollama ఉపయోగించి): స్థానిక అభివృద్ధి మరియు పరీక్ష కోసం.
• ఆన్-డివైస్ పంపిణీలు (iOS మరియు Android): మొబైల్ పరికరాల్లో Llama మోడల్‌లను విస్తరించడానికి.
• GPUల కోసం పంపిణీలు: వేగవంతమైన ప్రాసెసింగ్ కోసం GPUల శక్తిని పెంచడానికి.
• రిమోట్‌గా హోస్ట్ చేయబడిన పంపిణీలు (Together మరియు Fireworks): క్లౌడ్-ఆధారిత సేవల ద్వారా Llama మోడల్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి.

Llama Stack వెనుక ఉన్న ప్రధాన భావన ఏమిటంటే, డెవలపర్‌లు స్థానికంగా అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి మరియు ఆపై సులభంగా ఉత్పత్తి వాతావరణానికి మారడానికి వీలు కల్పించడం. ఇది రిమోట్ Llama Stackకి వ్యతిరేకంగా స్థానిక అభివృద్ధి కోసం ఇంటరాక్టివ్ Llama Stack ప్లేగ్రౌండ్‌ను కూడా అందిస్తుంది.

Llama మోడల్‌లను రన్ చేయడం: బహుముఖ విస్తరణ ఎంపికలు

Llama మోడల్‌లను Linux, Windows, macOS మరియు క్లౌడ్‌తో సహా వివిధ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో విస్తరించవచ్చు. Llama 3.2 మరియు Llama 3.2-Vision వంటి క్వాంటైజ్డ్ Llama మోడల్‌లు, Ollama వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి M4 ప్రో మ్యాక్‌బుక్ ప్రో వంటి ల్యాప్‌టాప్‌లలో కూడా ఆధునిక హార్డ్‌వేర్‌పై సమర్థవంతంగా రన్ చేయగలవు.

Meta Llama మోడల్‌లను విస్తరించడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి సమగ్రమైన హౌ-టు గైడ్‌లను అందిస్తుంది. అదనంగా, LangChain మరియు LlamaIndex వంటి ప్రముఖ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల కోసం ఇంటిగ్రేషన్ గైడ్‌లు అందుబాటులో ఉన్నాయి.

క్లుప్తంగా చెప్పాలంటే, Llama కేవలం ఒక సాధారణ భాషా నమూనాగా ఉండటం నుండి ముందుకు సాగింది, ఇప్పుడు ఇది భద్రతా ఫీచర్లు, కోడ్ ఉత్పత్తి మరియు అనేక భాషలకు మద్దతుతో కూడిన మల్టీమోడల్ AI ఫ్రేమ్‌వర్క్. Meta యొక్క సిస్టమ్ దీన్ని అనేక ప్రదేశాల్లో విస్తరించడానికి అనుమతిస్తుంది, అయితే శిక్షణా డేటాతో న్యాయపరమైన సమస్యలు మరియు Llama ఓపెన్ సోర్స్ కాదా అనే వాదనలు కొనసాగుతున్నాయి.