نموذج Dolphin Llama 3، وهو نسخة غير مُراقبة من نموذج Llama 3 الذي طورته شركة Meta AI، ظهر كمعلم بارز في تطور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). لقد تم ضبط هذا النموذج لإنتاج محتوى أقل رقابة، مما يدفع حدود إنتاج النصوص ويشعل النقاشات حول التوازن بين حرية التعبير واستخدام الذكاء الاصطناعي المسؤول.
الميزات الرئيسية لنموذج Dolphin Llama 3 70B:
- أكثر قوة ومرونة من نموذج Llama-3.1-8B-Instruct المُخترق
- تجربة LLM غير مُراقبة
- متاح على Anakin.AI! فقط قم بزيارة https://app.anakin.ai/، واضغط على خيار "الدردشات" في اللوحة على اليسار.
واختر خيار Dolphin Llama 3.1 8B Instruct للدردشة غير المحدودة مع نماذج LLM على الإنترنت!
كيفية تدريب Dolphin-2.9-Llama-3-8b
تم بناء Dolphin Llama 3 على بنية نموذج Llama 3 الأصلي، وهو نموذج لغة يعتمد على المحولات يحتوي على 7.5 مليار معلمة. يستخدم النموذج بنية تعتمد فقط على فك الشيفرة، مشابهة لـ GPT-3، وقد تم تدريبه على مجموعة متنوعة من صفحات الويب والكتب والمقالات.
اشتمل عملية ضبط النموذج لنموذج Dolphin Llama 3 على تدريبه على مجموعة بيانات تم اختيارها بعناية تضمنت محتوى أقل رقابة. تم تجميع هذه المجموعة من مصادر متنوعة، مثل المشاركات على وسائل التواصل الاجتماعي، مناقشات المنتديات، ومنصات محتوى يخلقها المستخدمون. لا يتم الكشف عن التركيبة الدقيقة وحجم مجموعة البيانات لضمان نزاهة النموذج.
هل ترغب في معرفة كيفية ضبط نماذج Llama 3 بنفسك؟ اقرأ مقالنا للاطلاع على التفاصيل!
معايير نموذج Dolphin-2.9-Llama-3-8b
لقد أظهر Dolphin-2.9-Llama-3-8b أداءً مثيرًا للإعجاب عبر مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية. في معيار SuperGLUE، الذي يقيم النماذج على مجموعة من مهام فهم اللغة، حقق Dolphin Llama 3 متوسط درجة 89.2، متجاوزًا الأساس البشري الذي يبلغ 89.0.
في مجال توليد النصوص، أظهر Dolphin Llama 3 قدرات ملحوظة. يمكن للنموذج توليد نصوص متسقة وذات صلة بالسياق بناءً على المحفزات المقدمة، حتى عندما تحتوي المحفزات على مواضيع حساسة أو مثيرة للجدل. تميز هذه القدرة على إنتاج محتوى أقل رقابة Dolphin Llama 3 عن نظرائه الأكثر تقييدًا.
هنا جدول معايير لنموذج Dolphin-2.9-Llama-3-8b:
| المعيار | الدرجة |
|---|---|
| MMLU | 71.4% |
| HellaSwag | 83.1% |
| PIQA | 83.6% |
| ARC (التحدي) | 75.0% |
| ARC (سهل) | 87.3% |
| OpenBookQA | 78.8% |
يوضح نموذج Dolphin-2.9-Llama-3-8b أداءً قويًا عبر مجموعة متنوعة من المعايير، بما في ذلك فهم اللغة متعددة المهام (MMLU)، التفكير الشائع (HellaSwag، PIQA)، والإجابة على الأسئلة (ARC، OpenBookQA).
لتشغيل Dolphin-2.9-Llama-3-8b محليًا، يمكنك استخدام ملفات نموذج بتنسيق GGML المتاحة في مستودع Hugging Face. تتيح ملفات GGML الاستنتاج عن طريق المعالج المركزي والرسوميات باستخدام أدوات مثل llama.cpp والمكتبات وواجهات الاستخدام المتوافقة.
كيفية تشغيل Dolphin-2.9-Llama-3-8b محليًا
إليك الخطوات اللازمة لتشغيل Dolphin-2.9-Llama-3-8b محليًا:
الخطوة 1. قم بتثبيت llama.cpp أو مكتبة/واجهة مستخدم متوافقة تدعم تنسيق GGML، مثل KoboldCpp، LoLLMS Web UI، LM Studio، text-generation-webui، ctransformers، أو llama-cpp-python.
الخطوة 2. قم بتنزيل ملفات نموذج GGML لنموذج Dolphin-2.9-Llama-3-8b من مستودع Hugging Face. تتوفر خيارات متعددة للتكميم، مثل النماذج 4-bit (q4_1، q4_K_M، q4_K_S) و5-bit (q5_0، q5_1، q5_K_M).
الخطوة 3. قم بإعداد المكتبة/واجهة المستخدم المختارة وقم بتكوينها لاستخدام ملفات نموذج GGML التي تم تنزيلها.
الخطوة 4. قم بتشغيل النموذج محليًا باستخدام واجهة المكتبة/واجهة المستخدم أو API. يمكنك تقديم المحفزات وتوليد النصوص بناءً على قدرات النموذج.
على سبيل المثال، باستخدام llama.cpp، يمكنك تحميل النموذج وتوليد نص مع الكود التالي:
llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/Dolphin-Llama-13B-GGUF", model_file="dolphin-llama-13b.Q4_K_M.gguf", model_type="llama", gpu_layers=50)
print(llm("الذكاء الاصطناعي في طريقه إلى"))
بدلاً من ذلك، يمكنك ببساطة استخدام Ollama لتشغيل Dolphin-2.9-Llama-3-8b محليًا مع خط واحد من الكود:
ollama run dolphin-llama3
Dolphin-2.9-Llama-3-8b: ماذا يمكنك أن تفعل مع Llama 3 غير المُراقبة
يمتلك Dolphin Llama 3 القدرة على إحداث ثورة في مجالات متنوعة، بما في ذلك الكتابة الإبداعية، توليد المحتوى، والمساعدين الافتراضيين. تفتح قدرة النموذج على توليد محتوى أقل رقابة آفاقاً جديدة من أجل تفاعلات إنسانية-ذكاء اصطناعي أكثر طبيعية وتعبيراً.
- في مجال الكتابة الإبداعية، يمكن أن يكون Dolphin Llama 3 أداة قوية للكتاب وكاتبي السيناريو، تساعدهم في توليد أحداث متنوعة وجذابة، حوارات، ووصف شخصيات. تتيح الطبيعة غير المُراقبة للنموذج إنشاء محتوى أكثر أصالة وواقعية.
- في توليد المحتوى، يمكن استخدام Dolphin Llama 3 لإنتاج مقالات، منشورات مدونة، ومحتوى وسائل التواصل الاجتماعي يت reson مع الجماهير المستهدفة. تمكن قدرة النموذج على فهم وتوليد محتوى أقل رقابة من إنشاء محتوى أكثر صلة وتأثيرًا.
- في مجال المساعدين الافتراضيين، يمكن أن يعزز Dolphin Llama 3 تجربة المستخدم من خلال تقديم ردود أكثر طبيعية وذات علاقة بالسياق. من خلال توليد محتوى أقل رقابة، يمكن للنموذج الانخراط في محادثات أكثر واقعية وطفل خالص، مما يحسن رضى المستخدم وتفاعله.
- بالإضافة إلى ذلك، هناك جهود بحثية قائمة لتطوير آليات مراقبة وتصفية أكثر تقدمًا لضمان استخدام النموذج بشكل مسؤول. يتضمن ذلك الاعتماد على تقنيات التعلم الآلي للكشف تلقائيًا والإشارة إلى المحتوى الضار المحتمل، مما يسمح بالتدخلات والتعديلات في الوقت الحقيقي.
الخاتمة
يمثل Dolphin Llama 3 تقدمًا كبيرًا في مجال نماذج اللغة الكبيرة، حيث يوفر نهجًا أقل رقابة في توليد النصوص. بينما أثارت الطبيعة غير المُراقبة للنموذج قلقًا أخلاقيًا، نفذ المطورون تدابير وقائية وإرشادات لضمان الاستخدام المسؤول.
بفضل أدائه المذهل وتطبيقاته المحتملة في مجالات متنوعة، يستعد Dolphin Llama 3 لتشكيل مستقبل تفاعل الإنسان والذكاء الاصطناعي. مع استمرار البحث والتطوير، من الضروري تحقيق التوازن بين تعزيز الابتكار ومعالجة الآثار الأخلاقية لنماذج اللغة غير المُراقبة.
بينما نتنقل في هذا الحدود الجديدة من المحتوى الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي، من الضروري الانخراط في نقاشات مفتوحة وشفافة حول دور نماذج اللغة في المجتمع. من خلال العمل معًا، يمكن للباحثين والمطورين والمعنيين استغلال قوة نماذج مثل Dolphin Llama 3 لبناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر شمولية وتعبيرًا ومسؤولية.