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Llama 3.2 Leitfaden: Funktionsweise, Anwendungsfälle und mehr
Meta AI hat die Veröffentlichung von Llama 3.2 bekannt gegeben, das die erste multimodalen Modelle in der Serie einführt. Llama 3.2 konzentriert sich auf zwei Schlüsselbereiche:
- Vision-enabled LLMs: Die multimodalen Modelle mit den Parametern 11B und 90B können jetzt sowohl Text als auch Bilder verarbeiten und verstehen.
- Leichte LLMs für Edge und Mobile: Die 1B- und 3B-Parametermodelle sind so konzipiert, dass sie leicht und effizient sind, so dass sie lokal auf Edge-Geräte.
In diesem Artikel werde ich die wichtigsten Aspekte der neuen Llama 3.2-Modelle beleuchten, z. B. wie sie funktionieren, welche Anwendungsfälle es gibt, wie man auf sie zugreifen kann und mehr. Du kannst dir unsere separate Anleitung zur Feinabstimmung von Llama 3.2 ansehen.
Llama 3.2 11B & 90B Vision Modelle
Ein Hauptmerkmal von Llama 3.2 ist die Einführung von Vision-fähigen Modellen mit 11 Milliarden und 90 Milliarden Parametern.
Diese Modelle bringen multimodale Fähigkeiten in das Llama-Ökosystem, sodass die Modelle sowohl Text als auch Bilder verarbeiten und verstehen können.
Multimodale Fähigkeiten
Die Bildverarbeitungsmodelle in Llama 3.2 eignen sich hervorragend für Aufgaben, die Bilderkennung und Sprachverarbeitung erfordern. Sie können Fragen zu Bildern beantworten, beschreibende Bildunterschriften erstellen und sogar über komplexe visuelle Daten nachdenken.
Den Beispielen von Meta zufolge können die Modelle in Dokumente eingebettete Diagramme analysieren und wichtige Trends zusammenfassen. Sie können auch Karten interpretieren, bestimmen, welcher Teil eines Wanderweges am steilsten ist, oder die Entfernung zwischen zwei Punkten berechnen.
Anwendungsfälle von Llama-Vision-Modellen
Diese Integration von Text und Bild bietet eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, z. B:
- Dokument verstehen: Diese Modelle können Informationen aus Dokumenten extrahieren und zusammenfassen, die Bilder, Diagramme und Tabellen enthalten. Ein Unternehmen könnte Llama 3.2 zum Beispiel nutzen, um Verkaufsdaten automatisch zu interpretieren, die in visueller Form dargestellt werden.
- Visuelle Fragebeantwortung: Da die Llama 3.2-Modelle sowohl Text als auch Bilder verstehen, können sie Fragen beantworten, die auf visuellen Inhalten basieren, wie zum Beispiel die Identifizierung eines Objekts in einer Szene oder den Inhalt eines Bildes zusammenfassen.
- Bildbeschriftung: Die Modelle können Bildunterschriften generieren, was sie in Bereichen wie digitale Medien oder Barrierefreiheit nützlich macht, wo es wichtig ist, den Inhalt eines Bildes zu verstehen.
Offen und anpassbar
Die Sichtmodelle von Llama 3.2 sind offen und anpassbar. Entwickler können feinabstimmen. und angepasste Versionen dieser Modelle mit Meta's Torchtune Torchtune Framework von Meta.
Außerdem können diese Modelle lokal über Torchchateingesetzt werden, wodurch die Abhängigkeit von Cloud Cloud-Infrastruktur und bietet eine Lösung für Entwickler, die KI-Systeme einsetzen vor Ort oder in ressourcenbeschränkten Umgebungen einsetzen wollen.
Die Visionsmodelle können auch über Meta AI, den intelligenten Assistenten von Meta, getestet werden.
Wie Llama 3.2-Vision-Modelle funktionieren
Damit die Llama 3.2-Vision-Modelle sowohl Text als auch Bilder verstehen können, hat Meta einen vortrainierten Bild-Encoder mit Hilfe von speziellen Adaptern in das bestehende Sprachmodell. Diese Adapter verknüpfen die Bilddaten mit den Textverarbeitungsteilen des Modells, so dass es beide Arten von Eingaben verarbeiten kann.
Der Trainingsprozess begann mit dem Sprachmodell Llama 3.1. Zunächst trainierte das Team das Modell mit einer großen Anzahl von Bildern, die mit Textbeschreibungen gepaart waren, um dem Modell beizubringen, wie es die beiden miteinander verbinden kann. Dann haben sie es mit saubereren, spezifischeren Daten verfeinert, um die Fähigkeit zu verbessern, visuelle Inhalte zu verstehen und zu interpretieren.
In der Endphase verwendete Meta Techniken wie Feinabstimmung und synthetische Daten um sicherzustellen, dass das Modell hilfreiche Antworten gibt und sich sicher verhält.
Benchmarks: Stärken und Schwächen
Die Llama 3.2 Visionsmodelle glänzen beim Verstehen von Tabellen und Diagrammen. In Benchmarks wie AI2 Diagram (92,3) und DocVQA (90,1) schneidet Llama 3.2 besser ab als Claude 3 Haiku. Das macht sie zu einer ausgezeichneten Wahl für Aufgaben, bei denen es um das Verstehen von Dokumenten, die Beantwortung visueller Fragen und die Datenextraktion aus Diagrammen geht.
Bei mehrsprachigen Aufgaben (MGSM) schneidet Llama 3.2 ebenfalls gut ab und erreicht mit 86,9 Punkten fast die gleiche Punktzahl wie GPT-4o-mini, was es zu einer soliden Option für Entwickler macht, die mit mehreren Sprachen arbeiten.
Quelle: Meta AI
Während Llama 3.2 bei sehkraftbasierten Aufgaben gut abschneidet, gibt es in anderen Bereichen Herausforderungen. Bei MMMU-Pro Vision, einem Test zum mathematischen Denken anhand visueller Daten, übertrifft GPT-4o-mini Llama 3.2 mit 36,5 Punkten im Vergleich zu 33,8 Punkten bei Llama.
Auch im MATH-Benchmark übertrifft die Leistung von GPT-4o-mini (70,2) Llama 3.2 (51,9) deutlich, was zeigt, dass Llama bei mathematischen Denkaufgaben noch Verbesserungspotenzial hat.
Llama 3.2 1B & 3B Leichtgewichtige Modelle
Eine weitere wichtige Neuerung in Llama 3.2 ist die Einführung von leichtgewichtigen Modellen, die für Edge- und Mobilgeräte entwickelt wurden. Diese Modelle mit 1 Milliarde und 3 Milliarden Parametern sind so optimiert, dass sie auf kleinerer Hardware laufen und gleichzeitig einen vernünftigen Kompromiss bei der Leistung darstellen.
On-Device AI: In Echtzeit und privat
Diese Modelle sind so konzipiert, dass sie auf mobilen Geräten laufen und eine schnelle, lokale Verarbeitung ermöglichen, ohne dass die Daten in die Cloud gesendet werden müssen. Die lokale Ausführung von Modellen auf Edge-Geräten bietet zwei wesentliche Vorteile:
- Schnellere Reaktionszeiten: Da die Modelle auf dem Gerät laufen, können sie Anfragen verarbeiten und fast sofort Antworten geben. Das ist besonders nützlich für Echtzeit-Interaktionen, bei denen es auf Geschwindigkeit ankommt.
- Erweitert Datenschutz: Bei der lokalen Verarbeitung müssen die Nutzerdaten das Gerät nie verlassen. So bleiben sensible Informationen wie persönliche Nachrichten oder Kalendereinträge sicher und unter der Kontrolle des Nutzers/der Nutzerin, anstatt in die Cloud gesendet zu werden.
Die leichtgewichtigen Modelle von Llama 3.2 sind für Arm-Prozessoren optimiert und können auf Qualcomm- und MediaTek-Hardware eingesetzt werden, die heute viele mobile und Edge-Geräte antreiben.
Anwendungen von Llama 3.2 1B & 3B
Die leichten Modelle sind für eine Vielzahl praktischer Anwendungen auf dem Gerät konzipiert, wie z. B.:
1. Zusammenfassung: Die Nutzer/innen können große Textmengen, wie E-Mails oder Besprechungsnotizen, direkt auf ihrem Gerät zusammenfassen, ohne auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein.
2. KI-Assistentin: Die Modelle können Anweisungen in natürlicher Sprache interpretieren und Aufgaben wie das Erstellen von To-Do-Listen oder das Planen von Meetings ausführen.
3. Text umschreiben: Diese Modelle sind in der Lage, Text im laufenden Betrieb zu verbessern oder zu verändern, was sie für Anwendungen wie automatisches Editieren oder Umformulierungen nützlich macht.
So funktionieren die Llama 3.2 Leichtgewichtsmodelle
Die leichten Llama 3.2-Modelle (1B und 3B) wurden so gebaut, dass sie effizient auf Mobil- und Edge-Geräte passen und gleichzeitig eine starke Leistung bieten. Um dies zu erreichen, setzte Meta zwei Schlüsseltechniken ein: Pruning und Destillation.
Quelle: Meta AI
Beschneiden: Das Modell kleiner machen
Pruning hilft, die Größe der ursprünglichen Llama-Modelle zu reduzieren, indem weniger kritische Teile des Netzwerks entfernt werden, während so viel Wissen wie möglich erhalten bleibt. Im Fall der 1B- und 3B-Modelle von Llama 3.2 begann dieser Prozess mit dem größeren, vortrainierten 8B-Modell von Llama 3.1.
Durch systematisches Beschneiden konnte das Meta AI-Team kleinere, effizientere Versionen des Modells erstellen, ohne dass die Leistung signifikant abnahm. Dies wird im obigen Diagramm dargestellt, in dem das 8B-Modell (lila Kasten) beschnitten und verfeinert wird, um die Basis für die kleineren Llama 3.2 1B/3B-Modelle zu bilden.
Destillation: Unterricht für die kleineren Modelle
Destillation ist der Prozess der Wissensübertragung von einem größeren, leistungsfähigeren Modell (dem "Lehrer") auf ein kleineres Modell (den "Schüler"). In Llama 3.2 wurden die Logits (Vorhersagen) der größeren Modelle Llama 3.1 8B und Llama 3.1 70B verwendet, um die kleineren Modelle zu lernen.
Auf diese Weise konnten die kleineren 1B- und 3B-Modelle lernen, Aufgaben trotz ihrer geringeren Größe effektiver auszuführen. Das obige Diagramm zeigt, wie dieser Prozess die Logit-Daten der größeren Modelle nutzt, um die 1B- und 3B-Modelle während des Pre-Trainings zu steuern.
Letzte Verfeinerung
Nach dem Pruning und der Destillation wurden die Modelle 1B und 3B einem Post-Training unterzogen, ähnlich wie die früheren Llama-Modelle. Dazu gehörten Techniken wie überwachte Feinabstimmung, Rejection Sampling und direkte Präferenzoptimierung, um die Ergebnisse der Modelle mit den Erwartungen der Nutzerinnen und Nutzer in Einklang zu bringen.
Es wurden auch synthetische Daten erstellt, um sicherzustellen, dass die Modelle eine breite Palette von Aufgaben bewältigen können, wie z.B. Zusammenfassen, Umschreiben und Befolgen von Anweisungen.
Wie im Diagramm zu sehen ist, sind die endgültigen Llama 3.2 1B/3B Lehrermodelle das Ergebnis von Pruning, Destillation und umfangreichem Post-Training.
Benchmarks: Stärken und Schwächen
Llama 3.2 3B sticht in bestimmten Kategorien hervor, vor allem bei Aufgaben, die logisches Denken erfordern. In der ARC-Challenge erreicht er zum Beispiel 78,6 Punkte und übertrifft damit sowohl Gemma (76,7) als auch Phi-3.5-mini (87,4) knapp. Auch im Hellawag-Benchmark schneidet er mit 69,8 gut ab, schlägt Gemma und bleibt konkurrenzfähig mit Phi.
Bei Aufgaben zur Werkzeugnutzung wie BFCL V2 glänzt Llama 3.2 3B ebenfalls mit einer Punktzahl von 67,0 und liegt damit vor den beiden Konkurrenten. Das zeigt, dass das 3B-Modell das Befolgen von Anweisungen und werkzeugbezogene Aufgaben effektiv bewältigt.
Quelle: Meta AI
Llama Stack Distribution
Als Ergänzung zur Veröffentlichung von Llama 3.2 stellt Meta den Llama Stack vor. Für Entwickler/innen bedeutet die Verwendung des Llama Stack, dass sie sich nicht um die komplexen Details der Einrichtung oder des Einsatzes von großen Modellen kümmern müssen. Sie können sich auf die Entwicklung ihrer Anwendungen konzentrieren und darauf vertrauen, dass der Llama Stack einen Großteil der schweren Arbeit übernimmt.
Dies sind die wichtigsten Merkmale des Llama Stack:
- Standardisierte APIs: Entwickler können sie nutzen, um mit Llama-Modellen zu interagieren, ohne alles von Grund auf neu bauen zu müssen.
- Funktioniert überall: Der Llama Stack ist so konzipiert, dass er auf verschiedenen Plattformen funktioniert:
- Einzelner Knotenpunkt: Llama-Modelle auf nur einem Computer ausführen.
- Vor-Ort: Nutzung der Modelle auf deinen eigenen Servern oder in deiner privaten Cloud.
- Cloud: Der Einsatz von Llama-Modellen über Cloud-Anbieter wie AWS oder Google Cloud.
- Mobile und Edge-Geräte: So können die Llama-Modelle auf Handys oder kleinen Geräten ausgeführt werden, ohne auf die Cloud angewiesen zu sein.
- Vorgefertigte Lösungen: Der Llama Stack bietet "schlüsselfertige" Lösungen, die wie vorgefertigte Setups für gängige Aufgaben wie die Analyse von Dokumenten oder die Beantwortung von Fragen sind. Diese können Entwicklern Zeit und Mühe sparen.
- Integrierte Sicherheit: Der Stack enthält auch eingebaute Sicherheitsfunktionen, die sicherstellen, dass sich die KI während des Einsatzes verantwortungsvoll und ethisch korrekt verhält.
Quelle: Meta AI
Llama 3.2 Sicherheit
Meta setzt seinen Fokus auf verantwortungsvolle KI mit Llama 3.2. Llama Guard 3 wurde aktualisiert und enthält jetzt eine Version mit Sehfunktion, die die neuen multimodalen Fähigkeiten von Llama 3.2 unterstützt. So wird sichergestellt, dass Anwendungen, die die neuen Bildverstehensfunktionen nutzen, sicher und konform mit den ethischen Richtlinien.
Außerdem wurde Llama Guard 3 1B für den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen optimiert und ist nun kleiner und effizienter als die Vorgängerversionen.
Wie man auf Llama 3.2 Modelle zugreift und sie herunterlädt
Der Zugang und das Herunterladen der Llama 3.2 Modelle ist ziemlich einfach. Meta hat diese Modelle auf mehreren Plattformen zur Verfügung gestellt, darunter die eigene Website und Hugging Face, eine beliebte Plattform zum Hosten und Teilen von KI-Modellen.
Du kannst die Llama 3.2 Modelle direkt von der offiziellen Llama-Website. Meta bietet sowohl die kleineren, leichten Modelle (1B und 3B) als auch die größeren Vision-fähigen Modelle (11B und 90B) für Entwickler an.
Hugging Face ist eine weitere Plattform, auf der Llama 3.2 Modelle verfügbar sind. Es bietet einen einfachen Zugang und wird häufig von Entwicklern in der KI-Community verwendet.
Die Llama 3.2-Modelle sind für die sofortige Entwicklung auf unserem breiten Ökosystem von Partnerplattformen verfügbar, darunter AMD, AWS, Databricks, Dell, Google Cloud, Groq, IBM, Intel, Microsoft Azure, NVIDIA, Oracle Cloud, Snowflake und andere.
Fazit
Mit der Veröffentlichung von Llama 3.2 stellt Meta die ersten multimodalen Modelle der Serie vor, die sich auf zwei Schlüsselbereiche konzentrieren: Vision-fähige Modelle und leichtgewichtige Modelle für Edge- und Mobilgeräte.
Die multimodalen Modelle 11B und 90B können jetzt sowohl Text als auch Bilder verarbeiten, während die Modelle 1B und 3B für die effiziente lokale Nutzung auf kleineren Geräten optimiert sind.
In diesem Artikel erkläre ich dir das Wichtigste - wie diese Modelle funktionieren, wie sie in der Praxis angewendet werden und wie du sie nutzen kannst.
FAQs
Was ist Llama 3.2 und wie unterscheidet es sich von Llama 3.1?
Llama 3.2 führt multimodale Fähigkeiten ein, sodass die Modelle sowohl Text als auch Bilder verstehen können. Außerdem bietet es leichtgewichtige Modelle, die für den effizienten Einsatz auf Edge- und Mobilgeräten konzipiert sind, im Gegensatz zu Llama 3.1, das sich hauptsächlich auf die Textverarbeitung konzentrierte.
Wie schneiden die Llama 3.2-Vision-Modelle im Vergleich zu GPT-4o-mini und Claude 3 Haiku ab?
Die Llama 3.2-Vision-Modelle schneiden bei Aufgaben, die Bild- und Textverständnis erfordern, sehr gut ab. Allerdings können sie bei bestimmten spezialisierten Aufgaben wie dem Lösen von mathematischen Problemen leicht hinter GPT-4o-mini zurückbleiben.
Ist Llama 3.2 quelloffen?
Ja, die Llama 3.2-Modelle sind quelloffen und können auf der offiziellen Website von Llama und Hugging Face heruntergeladen werden. Entwickler können auf die Modelle zugreifen, sie anpassen und auf verschiedenen Plattformen einsetzen, was Flexibilität und Anpassungsfähigkeit gewährleistet.
Was ist der Llama Stack und warum ist er für Entwickler wichtig?
Der Llama Stack bietet standardisierte APIs und vorgefertigte Lösungen für den Einsatz von Llama-Modellen in verschiedenen Umgebungen, von der Cloud bis hin zu On-Devices. Es vereinfacht die Entwicklung von KI-Anwendungen mit Llama 3.2 und sorgt für eine leichtere Integration und Bereitstellung.
Was sind die Hardware-Anforderungen für den Betrieb der Llama 3.2 Modelle?
Llama 3.2 bietet leichtgewichtige Modelle, die für Arm-Prozessoren und Qualcomm- und MediaTek-Hardware optimiert sind, so dass sie effizient auf mobilen Geräten laufen. Größere Modelle benötigen möglicherweise leistungsfähigere Grafikprozessoren oder eine Cloud-basierte Infrastruktur für eine optimale Leistung.

Tausendsassa, Meister der Python, Content Marketing & Strategie, SEO, Redaktion, Schreiben. Techniker - ich habe Kurse über Python, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung geschrieben. Aber ich habe auch einen preisgekrönten Roman veröffentlicht. Videobearbeitung und Farbkorrektur in DaVinci.
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