Sfruttando le funzionalità di Llama 2 nelle applicazioni reali Costruire chatbot scalabili con FastAPI, Celery, Redis e Docker
Costruire chatbot scalabili con Llama 2, FastAPI, Celery, Redis e Docker
Un’Esplorazione Approfondita: Open vs Closed Source LLMs, Svelando le Caratteristiche Uniche di Llama 2, Padronanza dell’Ingegneria delle Prompt e Progettazione di Soluzioni Robuste con FastAPI, Celery, Redis e Docker
Introduzione
In un’imprevista mossa, Meta ha reso open-source il suo Large Language Model (LLM), Llama 2, qualche giorno fa, in una decisione che potrebbe ridisegnare il panorama attuale dello sviluppo di intelligenza artificiale. Offre un’alternativa alle principali aziende del settore come OpenAI e Google, che hanno deciso di mantenere un controllo stretto sui loro modelli di intelligenza artificiale, limitando l’accessibilità e restringendo l’innovazione più ampia. Speriamo che la decisione di Meta susciti una risposta collettiva dalla comunità open-source, contrastando la tendenza a limitare l’accesso ai progressi del settore. La nuova licenza di Llama 2 va ancora oltre e consente l’uso commerciale, offrendo agli sviluppatori e alle aziende opportunità di sfruttare il modello all’interno di prodotti esistenti e nuovi.
La famiglia Llama2 è composta da LLM pre-addestrati e ottimizzati, tra cui Llama2 e Llama2-Chat, che arrivano fino a 70 miliardi di parametri. Questi modelli hanno dimostrato di avere prestazioni migliori rispetto ai modelli open-source su vari benchmark [1]. Inoltre, si mantengono al passo anche con alcuni modelli closed-source, offrendo un impulso tanto necessario allo sviluppo di intelligenza artificiale open-source [2].
Se segui la classifica Open LLM di HuggingFace [1], puoi vedere che Llama 2 di Meta occupa una solida terza posizione. Dopo l’annuncio di Llama 2, Stability AI ha rilasciato FreeWilly1 e FreeWilly2 [3]. FreeWilly1 è una versione ottimizzata di Llama, e FreeWilly2 di Llama 2. Stability AI ha condiviso che ha ottimizzato entrambi i modelli su un dataset di stile Orca. Il dataset di Orca è una grande collezione strutturata di dati aumentati progettati per ottimizzare i LLM, in cui ogni voce è composta da una domanda e una risposta corrispondente da GPT-4 o GPT-3.5. Perché non stiamo utilizzando il modello FreeWilly2? Purtroppo, mentre Llama 2 consente un uso commerciale, FreeWilly2 può essere utilizzato solo per scopi di ricerca, governato dalla licenza Creative Commons Non-Commercial…
