Die Entwicklung einer KI-App mit der LLaMA 3-API, insbesondere für diejenigen, die ihre digitalen Aufgaben vereinfachen oder ihren Technologie-Arsenal erweitern wollen, ist eine Reise voller Innovation und Kreativität. Anakin.ai hebt sich als Grundstein für dieses Vorhaben hervor und bietet eine Lösung ohne Code, die die Einstiegshürde für die Entwicklung
Die Entwicklung einer KI-App mit der LLaMA 3-API, insbesondere für diejenigen, die ihre digitalen Aufgaben vereinfachen oder ihren Technologie-Arsenal erweitern wollen, ist eine Reise voller Innovation und Kreativität. Anakin.ai hebt sich als Grundstein für dieses Vorhaben hervor und bietet eine Lösung ohne Code, die die Einstiegshürde für die Entwicklung von KI-Anwendungen drastisch senkt.
Künstliche Intelligenz (KI) verändert unsere Welt und mit Plattformen wie der LLaMA 3-API war es noch nie einfacher, eine KI-App zu erstellen. Mit dieser Anleitung lernen Sie, wie Sie eine App mit der LLaMA 3-API erstellen, selbst wenn Sie nur wenig oder gar keine Programmierkenntnisse haben. Egal, ob Sie ein angehender Entwickler, ein in KI interessierter Geschäftsprofi oder einfach eine einzelne Person mit einer kreativen Idee sind, dieses schrittweise Tutorial wird Sie auf den Weg bringen, Ihre eigene KI-App zu erstellen.
Was ist die LLaMA 3-API
Die neueste Open-Source-Language-Model (LLM)-Familie von Meta, LLaMA 3 (Language Model for Assisted Annotation), folgt den Fußspuren von LLaMA 2. Es bietet herausragende Leistung bei mehreren Benchmarks und bietet Funktionen wie verbessertes Denken und ein 8.000-Token-Kontextfenster, das doppelt so groß ist wie bei LLaMA 2.
Die "Instruct"-Modelle in den bisherigen vier LLaMA 3-Versionen von Meta wurden darauf abgestimmt, menschlichen Anweisungen besser zu folgen. Diese Versionen umfassen 8B, 8B-Instruct, 70B und 70B-Instruct.
Derzeit wird an einer Version mit 400B Parametern gearbeitet. Das Wichtigste an LLaMA 3 ist, dass Meta es im Gegensatz zu proprietären Modellen wie GPT-4 und Googles Gemini öffentlich für Forschungs- und kommerzielle Zwecke zugänglich gemacht hat.
Unternehmen wie Groq, Databricks und Replicate stellen APIs bereit, die Entwickler und Unternehmen verwenden können, um auf das Modell zuzugreifen und es zu modifizieren.
Diese Anbieter ermöglichen die Bereitstellung und Integration von LLaMA 3 in Anwendungen über ihre verwalteten APIs und Dienste, die Funktionen wie ermöglichen: Personalisierte domänenspezifische Erfahrungen durch die Verwendung von privaten Daten Verringerte Verzögerungszeit und verbesserte Leistung Vollständige Kompatibilität mit vorhandenen Prozessen und Systemen
Zusammenfassend ist die LLaMA 3-API eine Sammlung von Cloud-Services, die Entwickler und Unternehmen verwenden können, um auf das Open-Source-Language-Model von Meta zuzugreifen, das leistungsstark ist und in Anwendungen im großen Maßstab verwendet werden kann.
Was macht LLaMA so besonders
Die Einzigartigkeit von LLaMA liegt in seiner Kombination aus Zugänglichkeit, Leistung und Innovation. Es handelt sich nicht nur um ein weiteres KI-Modell; LLaMA repräsentiert einen Schritt hin zur Demokratisierung von KI, indem es fortschrittliche Technologien einem breiteren Publikum zugänglich macht. Durch die Open-Source-Natur lädt es zur Zusammenarbeit und Entwicklung in verschiedenen Bereichen ein und fördert eine Gemeinschaft von Kreativen, die die Grenzen dessen, was KI leisten kann, erweitern können. Die Architektur von LLaMA, die effizient und anpassungsfähig gestaltet ist, stellt sicher, dass LLaMA nicht nur ein Werkzeug für heute ist, sondern eine Grundlage für die Zukunft von KI-Anwendungen.
Was macht LLaMA 3 einzigartig: seine beispiellosen Funktionen
Zugänglichkeit durch Open Source: LLaMA steht allen zur Verfügung und fördert Innovation und Zusammenarbeit unter Entwicklern, Forschern und Hobbyisten.
Anpassungsfähigkeit für verschiedene Anwendungen: Ob für Sprachübersetzung, Inhaltsgenerierung oder komplexere Aufgaben, die vielseitige Architektur von LLaMA unterstützt eine Vielzahl von Anwendungen.
Von der Community vorangetriebene Entwicklung: Durch die Open-Source-Natur profitiert LLaMA von Beiträgen, die seine Fähigkeiten verbessern und es auf dem neuesten Stand der KI-Technologie halten.
Ressourceneffizienz: LLaMA ist darauf ausgelegt, ressourceneffizient zu sein und kann in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden, einschließlich solcher mit begrenzter Rechenleistung.
Ist LLaMA 3 besser als ChatGPT und Gemini?
Ob LLaMA 3 besser als ChatGPT und Gemini ist, hängt weitgehend von den spezifischen Anwendungsfällen und Vorlieben ab. LLaMA 3's Open-Source-Natur und Anpassungsfähigkeit könnten in Forschungs- und Entwicklungsumgebungen signifikante Vorteile bieten und Innovation und Zusammenarbeit fördern. ChatGPT und Gemini könnten hingegen in bestimmten Anwendungen oder Usability-Aspekten herausragend sein. Die Wahl zwischen diesen Modellen sollte von den spezifischen Anforderungen geleitet werden, wie z.B. der gewünschten Anwendung, der Benutzerfreundlichkeit und der Unterstützung der Anpassung.
Benchmarks:
Meta behauptet, dass LLaMA 3 8B bessere Leistung auf 9 Benchmarks wie MMLU, ARC und DROP als Open-Source-Modelle wie Mistral 7B und Gemma 7B zeigt.
LLaMA 3 70B übertrifft Gemini 1.5 Pro in Benchmarks wie MMLU, HumanEval und GSM-8K, kann aber Anthropic's Claude 3 Opus nicht ganz erreichen.
Auf Metas benutzerdefinierter Testreihe, die Programmierung, Schreiben, Denken und Zusammenfassung abdeckt, schnitt LLaMA 3 70B besser ab als Mistral Medium, GPT-3.5 und Claude Sonnet.
Modellgröße und Trainingsdaten:
LLaMA 3 70B hat mit 70B Parametern und einer Schulung an 15 Billionen Token (750 Milliarden Wörter) eine größere Modellgröße und vielfältigere Trainingsdaten im Vergleich zu Modellen wie GPT-3.5 und Gemini 1.5 Pro.
Die größere Modellgröße und die Trainingsdaten könnten LLaMA 3 Vorteile in Bereichen wie Denken, Programmieren und dem Umgang mit Komplexität verschaffen.
Fähigkeiten:
Meta behauptet, dass LLaMA 3 verbesserte "Steuerbarkeit", niedrigere Ablehnungsraten und eine höhere Genauigkeit bei Trivia, Geschichte, STEM-Feldern und Programmierempfehlungen im Vergleich zu früheren Versionen bietet.
Die kommenden größeren Versionen von LLaMA 3 (über 400B Parameter) sollen die Leistungsfähigkeit, Denkfähigkeiten und die Unterstützung von multimodalen Eingaben wie Bildern und Audio weiter verbessern.
Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen Ihrer KI-App mit LLaMA 3-API
Befolgen Sie diese detaillierten Schritte, um Ihre eigene KI-App mit der leistungsstarken LLaMA 3-API zu erstellen.
Schritt 1: Registrieren Sie sich für ein Anakin.AI-Konto
Bevor Sie mit der Erstellung beginnen können, benötigen Sie ein Anakin.AI-Konto. So erstellen Sie ein Anakin-Konto:
Wählen Sie aus, ob Sie sich mit Ihrem Google-Konto anmelden oder eine E-Mail-Adresse verwenden möchten.
Sobald Sie angemeldet sind, können Sie Ihr KI-App-Abenteuer starten.
Schritt 2: Erstellen Sie eine neue App
Ihr Anakin.AI-Dashboard ist der Ort, an dem alle Magie stattfindet. Um eine neue KI-App zu erstellen, befolgen Sie diese Schritte:
Melden Sie sich an und klicken Sie auf "App erstellen".
Geben Sie Ihrer App einen Namen. Stellen Sie sicher, dass dieser etwas einprägsam ist und den Zweck Ihrer App widerspiegelt.
Wählen Sie den App-Typ "Workflow". Dadurch können Sie mehrstufige Prozesse erstellen, die verschiedene KI-Funktionen umfassen können.
Schritt 3: Einrichten der Benutzereingaben
Ihre KI-App muss mit Benutzern interagieren können. So richten Sie dies ein:
Klicken Sie im Workflow-Builder auf "Benutzereingabe".
Fügen Sie die erforderlichen Variablen hinzu, je nachdem, wie Sie möchten, dass Ihre Benutzer Eingaben für Ihre KI-App bereitstellen.
Legen Sie den Typ der erforderlichen Eingabefelder fest, wie Text, Zahl oder sogar Datei-Uploads, abhängig von der Funktion Ihrer App.
Schritt 4: Gestalten des Workflows Ihrer App
Jetzt ist es an der Zeit, den Fluss der Interaktionen innerhalb Ihrer App zu gestalten:
Klicken Sie im Workflow-Builder auf "Schritt hinzufügen".
Wählen Sie aus verschiedenen KI- und Automatisierungstools, um jeden Schritt einzurichten, wie z.B. Chatbots, Sprachassistenten und Übersetzungsdienste.
Ordnen Sie die Schritte in der gewünschten Reihenfolge an, in der sie ausgeführt werden sollen.
Stellen Sie sicher, dass der logische Fluss sinnvoll ist und die beabsichtigten Ergebnisse liefert.
Schauen Sie sich dieses Video für ein detailliertes Verständnis des Anakin-Workflows an
Schritt 5: Integration der LLaMA 3-API
Das Herzstück Ihrer KI-App wird das LLaMA 3 KI-Modell sein.
Fügen Sie dem Workflow den Schritt "KI-Textgenerator" hinzu, um die LLaMA 3-API zu integrieren.
Konfigurieren Sie die Modelleinstellungen entsprechend den Vorhersagen, die Sie in Ihrer App wünschen.
Richten Sie den Rest Ihrer Workflow-Schritte und deren Interaktion mit LLaMA 3 ein, um ein nahtloses Erlebnis zu schaffen.
Schritt 6: Konfiguration der Ausgaben Ihrer App
Der letzte Schritt besteht darin, festzulegen, wie Ihre KI-App Informationen an die Benutzer weitergeben soll.
Navigieren Sie zur Ausgabesektion in Ihrem Workflow.
Legen Sie die Ausgabe als die Ausgabe des letzten Schritts fest.
Herzlichen Glückwunsch! Sie haben gerade eine KI-App mit der LLaMA 3-API erstellt. Ab hier können Sie sie veröffentlichen, in Ihre Website integrieren oder mit der Welt teilen. Die Möglichkeiten sind so grenzenlos wie die Kraft der KI selbst.
