Llama 3.1 405Bがリークされたのか？今、Llama 3.1 405Bをダウンロードする方法

人工知能コミュニティは、Metaの非常に待ち望まれているLlama 3.1 405B言語モデルのリークに興奮しています。この4050億パラメータの大規模モデルは、自然言語処理の幅広いタスクで前例のないパフォーマンスを約束し、AIの能力を大幅に向上させるものです。この記事では、Llama-3-405Bの現在の状況、技術的な仕様、そして今すぐダウンロードできる可能性のある場所を探ります。

Llama 3.1 405Bリーク：事実またはフィクション？

Llama 3.1 405Bのリークに関する噂が、最近のオンラインフォーラムやソーシャルメディアプラットフォームで広まっています。Metaはこれらの主張を公式に確認または否定していませんが、いくつかの情報源はモデルの重みにアクセスできると主張し、ダウンロードリンクを共有しています。

リークの起源

リークは匿名のイメージボードで発生したと見られ、ユーザーはLlama 3.1 405Bベースモデルとされる巨大な764 GiB（約820 GB）のダウンロードのためのマグネットリンクとトレントファイルを共有しています。このファイルサイズは、このスケールのモデルで期待されるものと一致しており、主張に一定の信憑性を与えています。

Llama 3.1 405Bのダウンロード先

Llama 3.1 405Bを手に入れたい場合、いくつかの可能な方法があります。ただし、リークされたモデルをダウンロードして使用することは、利用規約や法的合意に違反する場合がありますので注意が必要です。

Llama 3.1 405Bの最も広く普及している入手方法は、トレントダウンロードです。マグネットリンクがさまざまなプラットフォームで共有されており、BitTorrentクライアントを使用してモデルをダウンロードできます。

Llama 3.1 405B トレントダウンロードリンク：

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

また、このリンクからLlama 3.1 405Bリークをダウンロード することもできます。

Hugging Faceリポジトリ（すでに削除されました）:

一部のユーザーは、モデルの重みを機械学習モデルを共有する人気プラットフォームであるHugging Faceにアップロードしたと主張しています。ただし、これらのアップロードは著作権の問題があるため、すぐに削除される可能性があります。

ここに無効なHugging Faceリンクがあります：https://huggingface.co/cloud-district/miqu-2

Llama 3.1 405B vs GPT-4 vs Claude 3.5ベンチマークの比較

Llama 3.1 405BをGPT-4とClaude 3.5 Sonnetと比較すると、競争の様子が見えてきます：

• BoolQ: Llama 3.1 405B（0.921）がGPT-4（0.905）を上回る
• GSM8K: Llama 3.1 405B（0.968）がGPT-4（0.942）を上回る
• HumanEval: GPT-4（0.921）がリードし、Llama 3.1 405B（0.854）が続く
• MMLU: Llama 3.1 405Bは強力なパフォーマンスを示し、GPT-4とClaude 3.5 Sonnetと競り合う可能性があります

特定のベンチマークスコアについては、Claude 3.5 Sonnetの詳細は提供されていませんが、Anthropicは大学院レベルの推論（GPQA）、学部レベルの知識（MMLU）、およびコーディングの能力（HumanEval）において新しい業界基準を設定していると主張しています。これは、Claude 3.5 Sonnetがこれらの領域でLlama 3.1 405BおよびGPT-4と競争力があるか、それ以上かもしれないことを示しています。

主な観点

1. オープンソースの突破口: これらのベンチマークが真実を伝えている場合、Llama 3.1 405Bは、トップクローズドソースの代替品と競合するオープンソースモデルとして重要なマイルストーンを表す可能性があります。
2. 特化した強み: 各モデルは、異なる領域で特定の強みを示しています。例えば、GPT-4はコーディングタスク（HumanEval）に優れており、Llama 3.1 405Bは数学的な推論（GSM8K）で優れたパフォーマンスを示しています。
3. 急速な進歩: Llama 3からLlama 3.1への素早い進歩と、パフォーマンスの大幅な向上は、AIの開発の速いペースを示しています。
4. ファインチューニングの可能性: これらのベンチマークはベースモデルのパフォーマンスを表していることに注意する必要があります。さらなるファインチューニングにより、各モデルの能力を特定のタスクやドメインに対して向上させることができます。これらのベンチマークはLlama 3.1 405Bの相対的な強みについて有益な情報を提供していますが、実際のパフォーマンスは異なる場合があります。具体的なユースケース、ファインチューニング、および継続的なモデルのアップデートなどの要因は、モデルの実用性に大きな影響を与える可能性があります。AIの分野が進化し続ける中、大規模な言語モデルの競争環境はさらなる進歩と変化が予想されます。

Llama-3-405Bの公式リリースと包括的なベンチマークを待つ間、AIコミュニティは推測と興奮にあふれています。それが期待どおりの成果を上げるかどうかに関わらず、このモデルは大規模な言語モデルの急速な進化におけるもう一つの重要なステップを表し、人工知能の可能性の枠を押し広げることを約束しています。