Wurde Llama 3.1 405B veröffentlicht? Wo kann man jetzt Llama 3.1 405B herunterladen?

Die künstliche Intelligenz (KI)-Community ist aufgeregt über das angebliche Leck des mit Spannung erwarteten Llama 3.1 405B-Sprachmodells von Meta. Dieses massive Modell mit 405 Milliarden Parametern ist ein bedeutender Fortschritt in den Fähigkeiten der KI und verspricht unübertroffene Leistung in einer Vielzahl von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung. In diesem Artikel werden wir die aktuelle Situation um Llama-3-405B, seine technischen Spezifikationen sowie mögliche Downloadmöglichkeiten erkunden.

Das Llama 3.1 405B-Leck: Tatsache oder Fiktion?

Gerüchte über ein LlamaLlama 3.1 405B-Leck kursieren in den letzten Tagen in verschiedenen Online-Foren und sozialen Medienplattformen. Während Meta diese Behauptungen nicht offiziell bestätigt oder dementiert hat, geben mehrere Quellen an, Zugriff auf die Modellgewichte zu haben und Download-Links zu teilen.

Ursprung des Lecks

Das angebliche Leck scheint auf einem anonymen Imageboard entstanden zu sein, auf dem Benutzer Magnetlinks und Torrent-Dateien für einen massiven 764-GB-Download (ungefähr 820 GB) des Llama 3.1 405B-Basismodells teilen. Diese Dateigröße entspricht den Erwartungen für ein Modell dieser Größe und verleiht den Behauptungen eine gewisse Glaubwürdigkeit.

Wo kann man Llama 3.1 405B herunterladen?

Wenn Sie Llama 3.1 405B unbedingt herunterladen möchten, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass das Herunterladen und Verwenden von geleakten Modellen gegen die Nutzungsbedingungen oder rechtliche Vereinbarungen verstoßen kann.

Die am weitesten verbreitete Methode, um Llama 3.1 405B zu erhalten, ist der Torrent-Download. Auf verschiedenen Plattformen wurde ein Magnetlink geteilt, über den Benutzer das Modell mit BitTorrent-Clients herunterladen können.

Llama 3.1 405B Torrent-Download-Link:

Magnet: magnet:?xt=urn:btih:c0e342ae5677582f92c52d8019cc32e1f86f1d83&dn=miqu-2&tr=udp%3A%2F%http://2Ftracker.openbittorrent.com%3A80

Sie können auch versuchen, den Llama 3.1 405B-Leak über diesen Link von miqu-2 herunterzuladen.

Hugging Face-Repositories (bereits gelöscht):

Einige Benutzer geben an, die Modellgewichte auf Hugging Face hochgeladen zu haben, einer beliebten Plattform zum Teilen von maschinellen Lernmodellen. Diese Uploads können jedoch aufgrund potenzieller Urheberrechtsprobleme schnell entfernt werden.

Hier ist der jetzt deaktivierte Hugging Face-Link: https://huggingface.co/cloud-district/miqu-2

Llama 3.1 405B vs GPT-4 vs Claude 3.5 Benchmark-Vergleich

Bei einem Vergleich von Llama 3.1 405B mit GPT-4 und Claude 3.5 Sonnet zeigt sich ein Wettbewerbsfeld:

• BoolQ: Llama 3.1 405B (0,921) übertrifft GPT-4 (0,905)
• GSM8K: Llama 3.1 405B (0,968) übertrifft GPT-4 (0,942)
• HumanEval: GPT-4 (0,921) führt, gefolgt von Llama 3.1 405B (0,854)
• MMLU: Llama 3.1 405B zeigt starke Leistung und könnte mit GPT-4 und Claude 3.5 Sonnet konkurrieren

Obwohl keine spezifischen Benchmark-Werte für Claude 3.5 Sonnet angegeben werden, behauptet Anthropic, dass es neue Branchenstandards für Abschlussarbeiten (GPQA), Grundlagenwissen (MMLU) und Programmierkenntnisse (HumanEval) setzt. Das lässt vermuten, dass Claude 3.5 Sonnet in diesen Bereichen wahrscheinlich mit, wenn nicht sogar überlegen ist gegenüber sowohl Llama 3.1 405B als auch GPT-4.

Wichtige Beobachtungen

1. Open-Source-Durchbruch: Wenn sich diese Benchmarkergebnisse bewahrheiten, könnte Llama 3.1 405B einen bedeutenden Meilenstein als Open-Source-Modell darstellen, das mit Spitzenmodellen im geschlossenen Quellcode konkurriert.
2. Spezialisierte Stärken: Jedes Modell zeigt besondere Stärken in unterschiedlichen Bereichen. Zum Beispiel ist GPT-4 in Codierungsaufgaben (HumanEval) herausragend, während Llama 3.1 405B eine außergewöhnliche Leistung in mathematischem Denken (GSM8K) zeigt.
3. Schneller Fortschritt: Der schnelle Fortschritt von Llama 3 zu Llama 3.1 mit signifikanten Verbesserungen in der Leistungsfähigkeit hebt die rasanten Entwicklungen in der KI-Entwicklung hervor.
4. Potenzial zur Feinabstimmung: Es ist wichtig zu beachten, dass diese Benchmarkergebnisse die Leistung des Basismodells darstellen. Durch weitere Feinabstimmung könnten die Fähigkeiten jedes Modells für spezifische Aufgaben oder Bereiche verbessert werden. Während diese Benchmarks wertvolle Einblicke in die relativen Stärken von Llama 3.1 405B, GPT-4 und Claude 3.5 Sonnet liefern, ist es entscheidend zu bedenken, dass die tatsächliche Leistung in der Praxis variieren kann. Faktoren wie spezifische Anwendungsfälle, Feinabstimmung und fortlaufende Aktualisierungen des Modells können die Effektivität eines Modells erheblich beeinflussen. Während sich das KI-Feld weiterentwickelt, können weitere Fortschritte und Veränderungen in der Wettbewerbslandschaft großer Sprachmodelle erwartet werden.

Während wir auf die offizielle Veröffentlichung und umfassende Benchmarks von Llama-3-405B warten, ist die KI-Community weiterhin voller Spekulationen und Aufregung. Ob es den Erwartungen gerecht wird oder nicht, dieses Modell stellt einen weiteren bedeutenden Schritt in der rasanten Entwicklung großer Sprachmodelle dar und verspricht, die Grenzen des Möglichen in der künstlichen Intelligenz zu erweitern.