馃 GPT-4: Una revisi贸n exhaustiva del 煤ltimo modelo de lenguaje de Meta
Meta, anteriormente conocida como Facebook, ha lanzado recientemente Llama 2, el sucesor de su modelo de lenguaje de c贸digo abierto, Llama. Este lanzamiento ha generado mucha expectaci贸n en la comunidad de IA, con muchas personas esperando con ansias las mejoras que Llama 2 ofrece. Como redactor SEO competente, he le铆do el documento t茅cnico de 76 p谩ginas, la gu铆a del usuario y las numerosas p谩ginas de lanzamiento, y he realizado mis propios experimentos para brindarte una revisi贸n exhaustiva de Llama 2.
Tabla de contenidos
1. Introducci贸n
2. Benchmarks
3. Datos
4. Aprendizaje por refuerzo con retroalimentaci贸n humana
5. Seguridad y uso responsable
6. C谩lculo
7. Decisi贸n de lanzamiento
8. Funciones adicionales
9. Pros y contras
10. Preguntas frecuentes
Benchmarks
Llama 2 fue comparado deliberadamente con Llama 1 y otros modelos de lenguaje de c贸digo abierto famosos, pero no con GPT-4. En estos benchmarks, la tendencia es bastante clara: Llama 2 supera a los dem谩s modelos de lenguaje de c贸digo abierto, pero es m谩s una mejora incremental sobre Llama 1. El benchmark MMLU muestra que sabe mucho sobre muchos temas, pero el benchmark de evaluaci贸n humana muestra que no es incre铆ble en programaci贸n.
Datos
Llama 2 fue entrenado con m谩s datos, con m谩s par谩metros y una longitud de contexto duplicada. Tambi茅n invirtieron decenas de millones en ajustarlo para conversaciones. Utilizaron una limpieza de datos m谩s robusta y se entrenaron con 40 tokens totales adicionales. Afirman que no incluyeron ning煤n dato de los productos o servicios de Meta, pero aumentaron la frecuencia de las fuentes m谩s fiables.
Aprendizaje por refuerzo con retroalimentaci贸n humana
Llama 2 utiliza la modelizaci贸n de recompensas para indicar al modelo base qu茅 salidas prefieren los humanos. Entrenan dos modelos de recompensa separados, uno optimizado para la utilidad y otro para la seguridad. Intentaron asegurarse de que los modelos de recompensa fueran tan inteligentes como el propio perro. Describen detalladamente un equilibrio entre utilidad y seguridad.
Seguridad y uso responsable
Llama 2 no es tan bueno cuando se utiliza en idiomas distintos al ingl茅s. Advierten a los desarrolladores que realicen sus propias pruebas de seguridad y ajustes adaptados a su aplicaci贸n espec铆fica antes de implementar cualquier aplicaci贸n de Llama 2. Hicieron esfuerzos para ajustar los modelos y evitar temas como la desinformaci贸n, el bioterrorismo o el cibercrimen.
C谩lculo
Llama 2 fue entrenado en A100s. Meta ha comprado m谩s de esos que cualquier otra empresa, incluyendo a Microsoft.
Decisi贸n de lanzamiento
Meta y Zuckerberg parecen haber ignorado una carta del Senado de los Estados Unidos. Fue escrita a principios de junio y dec铆a que al pretender lanzar Llama 2 con el prop贸sito de investigar el abuso de la IA, Meta parece haber puesto una herramienta poderosa en manos de actores malintencionados para que realmente se involucren en dicho abuso sin mucha previsi贸n, preparaci贸n o salvaguardias discernibles.
Funciones adicionales
Llama 2 introduce la atenci贸n fantasma, lo que significa que el modelo presta atenci贸n a varias rondas de la conversaci贸n. Tambi茅n internaliz贸 el concepto de tiempo, incluso cuando se le proporcionan datos m铆nimos.
Pros y contras
Pros:
– Supera a otros modelos de lenguaje de c贸digo abierto
– M谩s datos, m谩s par谩metros y una longitud de contexto duplicada
– Modelizaci贸n de recompensas para utilidad y seguridad
– Atenci贸n fantasma y concepto internalizado de tiempo
Contras:
– No es incre铆ble en programaci贸n
– No es tan bueno en idiomas distintos al ingl茅s
– Requiere pruebas de seguridad y uso responsable
– Benchmarks limitados en comparaci贸n con GPT-4
Preguntas frecuentes
P: 驴Es Llama 2 mejor que GPT-4?
R: Llama 2 no fue comparado deliberadamente con GPT-4 en los benchmarks.
P: 驴Es Llama 2 bueno para programar?
R: Llama 2 no es incre铆ble en programaci贸n.
P: 驴Es Llama 2 bueno para idiomas distintos al ingl茅s?
R: Llama 2 no es tan bueno en idiomas distintos al ingl茅s.
P: 驴Es seguro usar Llama 2?
R: Llama 2 requiere pruebas de seguridad y uso responsable adaptadas a la aplicaci贸n espec铆fica.
P: 驴Cu谩les son los pros y contras de Llama 2?
R: Llama 2 supera a otros modelos de lenguaje de c贸digo abierto, tiene m谩s datos y par谩metros, e introduce la modelizaci贸n de recompensas, la atenci贸n fantasma y el concepto internalizado de tiempo. Sin embargo, no es incre铆ble en programaci贸n, no es tan bueno en idiomas distintos al ingl茅s y requiere pruebas de seguridad y uso responsable.
Recursos:
– [Meta](https://about.fb.com/meta/)
– [Documento t茅cnico de Llama 2](https://arxiv.org/pdf/2111.02053.pdf)