In den letzten Jahren hat die Entwicklung von künstlichen Intelligenzmodellen, insbesondere von Großsprachmodellen (Large Language Models, LLMs), erheblich an Fahrt aufgenommen. Diese Modelle, die Milliarden von Parametern nutzen, haben das Potenzial, menschenähnliche Texte zu generieren, Zusammenhänge zu verstehen und auf einer breiten Palette von Sprachaufgaben zu performen. Ein solches Modell ist LLaMA, das von Meta AI - FAIR ins Leben gerufen wurde und als Open-Source, leistungsstarkes, großes Sprachmodell gilt.
LLaMA steht für Large Language Model Meta AI und repräsentiert eine Sammlung von Grundlagenmodellen für Sprache, die von 7 Milliarden bis zu 65 Milliarden Parametern reichen. Die Modelle wurden auf Billionen von Token trainiert, und es wurde gezeigt, dass es möglich ist, Modelle auf dem neuesten Stand der Technik ausschließlich mit öffentlich verfügbaren Datensätzen zu trainieren, ohne auf proprietäre und unzugängliche Datensätze zurückgreifen zu müssen. Insbesondere zeigte LLaMA-13B eine Überlegenheit gegenüber GPT-3 (175B) bei den meisten Benchmarks, und LLaMA-65B war wettbewerbsfähig mit den besten Modellen, wie Chinchilla70B und PaLM-540B. Alle Modelle wurden der Forschungsgemeinschaft zur Verfügung gestellt.
LLaMA ist Teil von Meta AIs Engagement für offene Wissenschaft, Transparenz und demokratisierten Zugang zu neuer Forschung. Es wird signalisiert, dass auch kleinere Modelle, die auf mehr Token trainiert wurden, wettbewerbsfähige Ergebnisse erzielen können, was die Zugänglichkeit dieser Technologie für noch mehr Forscher weltweit erhöht. Diese Technologie wird als ein entscheidender Schritt in der AI-Forschung gesehen und verändert die Art und Weise, wie mit großen Sprachmodellen gearbeitet wird.
Nun ist ein neuer Meilenstein in der Welt der KI-Forschung erreicht worden: die Ankündigung des ersten Open-Source-Zeitreihen-Grundlagenmodells für die Vorhersage, Llama. Inspiriert von Metas LLaMA und in Zusammenarbeit mit Forschern von CERC_AAI, Université de Montréal, ServiceNow Research und Morgan Stanley entwickelt, stellt dieses Modell eine Weiterentwicklung der Anwendung von Grundlagenmodellen in neuen Bereichen dar. Das Modell, genannt Lag-Llama, ist darauf ausgerichtet, die Zeitreihenprognose zu revolutionieren und weist gute Zero-Shot-Vorhersagefähigkeiten auf nie gesehenen "out-of-distribution" Zeitreihendatensätzen auf, wobei es überwachte Baselines übertrifft.
Zeitreihenprognosen sind von entscheidender Bedeutung in vielen Bereichen, von der Finanzwelt bis hin zur Wettervorhersage. Die Tatsache, dass nun ein Open-Source-Modell für solche Prognosen verfügbar ist, könnte weitreichende Auswirkungen haben, indem es Forschern und Unternehmen ermöglicht, ohne die Notwendigkeit, teure proprietäre Software zu lizenzieren, fortschrittliche Vorhersagen zu treffen.
Die Verfügbarkeit des Open-Source-Codes ist ein weiterer wichtiger Schritt in Richtung Transparenz und Zusammenarbeit in der KI-Forschung. Es ermöglicht Forschern und Entwicklern überall, das Modell zu nutzen, zu modifizieren und weiterzuentwickeln, was zu schnelleren Fortschritten und innovativeren Anwendungen führen kann. Die Veröffentlichung solcher Modelle unter einer GPL v3 Lizenz fördert auch die ethischen Aspekte der KI, indem sie sicherstellt, dass die Technologie verantwortungsbewusst und zum Wohle aller eingesetzt wird.
Die Entwicklung von Llama und die Verfügbarkeit von LLaMA unterstreichen die Bedeutung offener Innovationen in der KI-Branche. Sie zeigen, wie die Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg die Entwicklung von KI vorantreiben und zu einer sichereren, offeneren und verantwortungsvolleren Nutzung von KI-Technologien führen kann. Unternehmen wie IBM und Meta setzen ihre Tradition der Zusammenarbeit fort, indem sie Schlüsseltechnologien wie PyTorch und Presto teilen und als Gründungsmitglieder der AI Alliance vorantreiben.
Dieser Fortschritt in der KI-Forschung und die Veröffentlichung von Llama und LLaMA als Open-Source-Modelle sind ein klares Zeichen dafür, dass die Zukunft der KI zu einem großen Teil auf offenen, zugänglichen und gemeinschaftlich geteilten Ressourcen beruhen wird. Mindverse, als deutsche KI-Firma, die sich mit AI Text, Content, Bildern und Forschung befasst und maßgeschneiderte Lösungen wie Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen, Wissenssysteme und vieles mehr entwickelt, unterstützt und begrüßt solche Entwicklungen, die das Potenzial haben, die Landschaft der KI-Technologien zu verändern und sie für eine breitere Masse zugänglich zu machen.
Quellen:
1. https://twitter.com/ylecun/status/1629189925089296386?lang=de
2. https://www.linkedin.com/posts/yann-lecun_llama-open-and-efficient-foundation-language-activity-7035012284208861184-xFiz
3. https://arxiv.org/abs/2310.08278
4. https://www.linkedin.com/posts/yann-lecun_introducing-llama-a-foundational-65-billion-parameter-activity-7034956827276546048-htVR