Llama Family の概要
Llama Family：オープンソースのAIモデルエコシステム
Llama Familyとは？ Llama Familyは、Llamaモデルと関連技術を中心とした共同作業を通じて、汎用人工知能（AGI）の開発を促進することに特化したオープンソースコミュニティです。開発者や愛好家が、大規模モデルから小規模モデル、テキストからマルチモーダル機能、ソフトウェアからハードウェアアルゴリズムの最適化まで、AIのさまざまな側面を網羅するオープンソースのエコシステムに貢献できるプラットフォームの構築を目指しています。
Llama Familyの主要コンポーネント
モデル： このコミュニティは、Metaによってオープンソース化されたさまざまなLlamaモデル（Llama、Llama 2、Llama 3、Code Llama、Atomなど）に焦点を当てています。これらのモデルは、さまざまなユースケースや研究の方向性に対応するため、さまざまなパラメータサイズとトレーニングデータセットをカバーしています。
計算リソース： このコミュニティは、モデルのトレーニングと実験のためのコラボレーションとリソースの共有を奨励しています。これには、GeForce RTXシリーズ、NVIDIA H100、A100 Tensor Core GPUなどのGPUリソースの活用が含まれます。
コミュニティ： Llama Familyの中心となるのは、開発者、研究者、愛好家からなる活気のあるコミュニティです。このコミュニティは、コラボレーション、知識の共有、リソースとツールの共同作成を促進します。
Llamaモデル
Meta Llama
Metaによってオープンソース化されたLlamaモデルは、産業界と学術界の両方で広く使用されています。バージョンには、1B、3B、8B、70B、405Bがあり、トレーニングデータは15.0Tトークンを超えています。Visionモデルには、11Bと90Bがあり、60億を超える画像-テキストペアでトレーニングされています。
| Model | Training Data | Params | Tokens | Release Date |
|---|---|---|---|---|
| LLaMA | English CommonCrawl, C4, Github, Wikipedia, Gutenberg and Books3, ArXiv, Stack Exchange | 7B (6.7B) | 1.0T | 2023/02/24 |
| 13B (13.0B) | 1.0T | |||
| 33B (32.5B) | 1.4T | |||
| 65B (65.2B) | 1.4T | |||
| Llama 2 | A new mix of publicly available online data | 7B | 2.0T | 2023/07/18 |
| 13B | 2.0T | |||
| 34B | 2.0T | |||
| 70B | 2.0T | |||
| Llama 3 | A new mix of publicly available online data | 8B | 15.0T | 2024/04/18 |
| 70B | 15.0T | |||
| Llama 3.1 | Collected from publicly available sources, over 5% of the Llama 3 pretraining dataset consists of high-quality non-English data that covers over 30 languages | 8B | 15.0T | 2024/07/23 |
| 70B | 15.0T | |||
| 405B | 15.0T | |||
| Llama 3.2 | Llama 3.2-Text: A new mix of publicly available online data | 1B (1.23B) | 9.0T | 2024/09/25 |
| 3B (3.21B) | 9.0T | |||
| Llama 3.2-Vision | Pretrained on image and text pairs. The instruction tuning data includes publicly available vision instruction datasets, as well as over 3M synthetically generated examples | 11B (10.6B) | 6B (image, text) pairs | |
| 90B (88.8B) | 6B (image, text) pairs |
Code Llama
Code Llamaは、Llama 2をベースにコードデータを使用してトレーニングされており、Base Model、Python Model、Instruct Modelに分類され、パラメータサイズは7B、13B、34B、70Bです。コードの継続、入力、および指示ベースのプログラミングをサポートしています。
| Model | Training Data | Params | Type |
|---|---|---|---|
| Code Llama | Based on Llama 2, trained using a public code dataset of 500B tokens. To help the model retain natural language understanding skills, 8% of the sample data comes from natural language datasets related to code. | 7B | Base Model: a foundational model for code generation tasks |
| Python: a version specialized for Python | |||
| Instruct: a fine-tuned version with human instructions and self-instruct code synthesis data | |||
| 13B | |||
| 34B | |||
| 70B |
Atom
Atomは、AtomEchoとLlama Familyが共同で開発したもので、Llamaアーキテクチャに基づいており、2.7Tの中国語および多言語コーパスでトレーニングされており、パラメータサイズは1B、7B、13Bです。Atomは、Llamaモデルの中国語能力を強化します。
| Model | Training Data | Params | Tokens | Release Date |
|---|---|---|---|---|
| Atom | Chinese and multilingual encyclopedias, books, blogs, news, novels, financial data, legal data, medical data, code, paper, Chinese NLP competition datasets, etc. | 1B | 2.7T | 2023/12/20 |
| 7B | 2.7T | 2023/08/28 | ||
| 13B | 2.7T | 2023/07/31 |
Llama Familyへの貢献方法
- コミュニティに参加する：フォーラム、チャットグループ、イベントを通じて、他の開発者や愛好家と交流します。
- コードを貢献する：バグ修正、新機能、またはモデルの改善を含むプルリクエストを送信します。
- リソースを共有する：データセット、トレーニングスクリプト、および事前トレーニング済みモデルをコミュニティと共有します。
- フィードバックを提供する：既存のモデルとツールに関するフィードバックを提供して、品質と使いやすさの向上に役立てます。
Llama Familyが重要な理由
Llama Familyは、コラボレーションを促進し、オープンソースのAIモデルの開発を加速するため、重要です。開発者と研究者がリソースと知識を共有するためのプラットフォームを提供することで、Llama FamilyはAIテクノロジーへのアクセスを民主化し、イノベーションを促進するのに役立ちます。
結論
Llama Familyは、オープンソースのコラボレーションを通じてAIの進歩に専念する成長中のコミュニティです。今すぐLlama Familyに参加して、AIの未来に貢献しましょう！
"Llama Family" のベストな代替ツール
llama.cpp を使用して効率的な LLM 推論を有効にします。これは、多様なハードウェア向けに最適化された C/C++ ライブラリで、量子化、CUDA、GGUF モデルをサポートしています。 ローカルおよびクラウド展開に最適です。
FinGPT：金融データ、センチメント分析、予測を民主化するためのオープンソースの金融大規模言語モデル。 迅速な市場の洞察を得るために迅速に微調整。
Sesame AIは、AIにおける「音声プレゼンス」の実現を目指し、会話によるインタラクションをリアルで理解しやすいものにします。自然な対話のための会話音声モデル（CSM）をご覧ください。
OpenUI はオープンソースツールで、自然言語で UI コンポーネントを記述し、LLM を使用してライブでレンダリングします。説明を HTML、React、または Svelte に変換して高速プロトタイピングを実現。
Nebius AI Studio Inference Service は、ホストされたオープンソースモデルを提供し、独自 API よりも高速で安価で正確な推論結果を実現します。MLOps 不要でシームレスにスケールし、RAG や本番ワークロードに最適です。
ChatLLaMA は LLaMA モデルに基づく LoRA 訓練 AI アシスタントで、ローカル GPU でカスタム個人会話が可能。デスクトップ GUI を備え、Anthropic の HH データセットで訓練、7B、13B、30B モデル対応。
xTuring は、オープンソースのライブラリで、ユーザーが大規模言語モデル（LLM）を効率的にカスタマイズおよび微調整できるようにし、シンプルさ、リソース最適化、AI パーソナライゼーションのための柔軟性に焦点を当てています。
Falcon LLM は TII のオープンソース生成大規模言語モデルファミリーで、Falcon 3、Falcon-H1、Falcon Arabic などのモデルを備え、多言語・多モード AI アプリケーションを日常デバイスで効率的に実行します。
Sagify は、オープンソースの Python ツールで、AWS SageMaker 上の機械学習パイプラインを簡素化し、独自およびオープンソースの大規模言語モデルをシームレスに統合する統一 LLM ゲートウェイを提供します。
LlamaChat は、Mac 上でローカルに LLaMA、Alpaca、GPT4All モデルとチャットできる macOS アプリです。 今すぐダウンロードして、ローカル LLM チャットを体験してください！
Janは、オープンソースのオフライン優先AIクライアントです。プライバシーを保護し、API料金なしで大規模言語モデル（LLM）をローカルで実行します。さまざまなモデルやサービスに接続します。
Replicate を使用すると、クラウド API でオープンソースの機械学習モデルを実行および微調整できます。AI 製品を簡単に構築および拡張できます。
Arbiusは、グローバルにGPUを搭載した分散型ネットワークで、生成AIを中心に共有経済を構築します。ユーザーはガバナンスに参加し、ステーキングを通じて料金を獲得し、オープンAIを推進できます。
AskCodiは、GPT-4、Claude、Geminiなどの複数のAIモデルへのアクセスを単一のインターフェースで提供することにより、コード開発を簡素化するAI搭載APIプラットフォームです。ワークフローを合理化し、よりスマートなアプリケーションを構築します。