लामा 2 का अनावरण: मेटा का उन्नत टेक्स्ट-जनरेटिंग एआई मॉडल उन्नत क्षमताओं से भरपूर है

तकनीकी दिग्गज मेटा ने हाल ही में अपने उल्लेखनीय एआई मॉडल की अगली पीढ़ी का अनावरण किया: Llama 2 । एआई मॉडल के इस अभिनव परिवार को स्पष्ट रूप से अन्य अत्याधुनिक वार्तालाप प्रणालियों के साथ-साथ ओपनएआई के चैटजीपीटी और बिंग चैट सहित कई चैटबॉट्स को शक्ति देने के लिए विकसित किया गया है।

सार्वजनिक रूप से सुलभ डेटा के वर्गीकरण पर प्रशिक्षित, Llama 2 समग्र प्रदर्शन के मामले में पिछली पीढ़ी से आगे निकलने के लिए तैयार है। Llama मॉडल का उत्तराधिकारी एक महत्वपूर्ण विकास है जो अन्य चैटबॉट जैसी प्रणालियों की तुलना में बेहतर इंटरैक्शन क्षमता प्रदान करता है।

विशेष रूप से, मूल Llama केवल अनुरोध पर ही पहुंच योग्य था, क्योंकि मेटा ने इसके दुरुपयोग को सीमित करने के लिए सख्त सावधानी बरती थी। हालाँकि, जानबूझकर गेटकीपिंग के बावजूद, Llama मॉडल ने अंततः विभिन्न एआई समुदायों में अपना रास्ता खोज लिया।

इसके विपरीत, Llama 2 पूर्व-प्रशिक्षित रूप में अनुसंधान और व्यावसायिक उपयोग के लिए खुला है। AWS, Azure और Hugging Face के AI जैसे विभिन्न होस्टिंग प्लेटफ़ॉर्म पर अनुकूलन की सुविधा प्रदान करते हुए, मॉडल उपयोगकर्ता के अनुकूल अनुभव की गारंटी देता है। Llama 2 की शुरूआत माइक्रोसॉफ्ट के साथ विस्तारित साझेदारी के कारण संभव हुई है, जिससे यह विंडोज़ और क्वालकॉम के स्नैपड्रैगन सिस्टम-ऑन-चिप से लैस उपकरणों के लिए अनुकूलित हो गया है। क्वालकॉम कथित तौर पर 2024 तक Llama 2 स्नैपड्रैगन डिवाइस में स्थानांतरित करने पर भी काम कर रहा है।

Llama 2 दो संस्करणों में आता है: बेसिक और Llama 2-Chat, विशेष रूप से दो-तरफ़ा इंटरैक्शन के लिए इंजीनियर किया गया। दोनों संस्करण विभिन्न परिष्कार स्तरों में उपलब्ध हैं, जो मापदंडों की सीमा-7 बिलियन, 13 बिलियन और विशाल 70 बिलियन द्वारा परिभाषित हैं। पैरामीटर, जो प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए मॉडल के हिस्से हैं, किसी समस्या पर मॉडल की दक्षता को प्रभावी ढंग से निर्धारित करते हैं - इस मामले में, पाठ निर्माण।

Llama 2 को दो मिलियन टोकन पर प्रशिक्षित किया गया था, जो कच्चे पाठ का संकेत देता है। यह मूल Llama की तुलना में लगभग दोगुना है, जिसे 1.4 ट्रिलियन टोकन पर प्रशिक्षित किया गया था। आम तौर पर, जेनरेटर एआई मॉडल के साथ काम करते समय बड़ी संख्या में टोकन के परिणामस्वरूप अधिक प्रभावकारिता होती है। मेटा ने प्रशिक्षण डेटा की विशिष्टताओं के बारे में चुप्पी साध रखी है, इसके अलावा यह खुलासा किया है कि यह मुख्य रूप से अंग्रेजी में है, इंटरनेट से लिया गया है, और तथ्यात्मक प्रकृति के पाठ पर जोर देता है।

यह कदम एआई क्षेत्र में एक नए अध्याय की शुरुआत करता है, जो ऐपमास्टर जैसे नो-कोड और low-code प्लेटफार्मों के लिए विशाल क्षमता प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ताओं को विकास प्रक्रिया को तेज और कुशल बनाते हुए असंख्य अनुप्रयोगों में इन उन्नत उपकरणों का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।