Das neue Sprachmodell LLaMA 2 von Meta Platforms, dem Unternehmen hinter Facebook und Instagram, ist eines der aufregendsten Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz. Mit seinem Fokus auf Natural Language Processing (NLP) und bis zu 70 Milliarden Parametern definiert das LLM die Grenzen dessen neu, was mit KI-basierten Sprachmodellen möglich ist.
Durch die Partnerschaft mit Microsoft und die Veröffentlichung als Open-Source-Projekt unter einer kommerziell nutzbaren Lizenz ermöglicht erstmals der Zugang zur Spitzenforschung auf dem Gebiet der KI-Sprachverarbeitung. Sowohl Forschende als auch Startups können das Sprachmodell kostenlos für akademische und kommerzielle Anwendungen nutzen.
Die Entstehungsgeschichte von LLaMA 2
Das KI-Sprachmodell wurde von Meta AI, der KI-Forschungssparte von Meta Platforms, entwickelt. Es baut direkt auf dem Open-Source-Modell LLaMA 1 auf, das ebenfalls von Meta veröffentlicht wurde. Im Vergleich zu seinem Vorgänger wurde LLaMA 2 mit deutlich mehr Trainingsdaten und Rechenressourcen optimiert.
Mehr Daten und Rechenpower
Die Entwickler bei Meta AI begannen im Januar 2023 mit der Arbeit. Im Unterschied zu LLaMA 1 wurde beim Training des Nachfolgemodells die Menge der Trainingsdaten von 560 Millionen Token auf über 2 Billionen Token erhöht.
Dadurch konnte die Performance des Modells deutlich gesteigert werden. LLaMA 2 erreicht damit vergleichbare Ergebnisse in Benchmarks für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) wie das kommerzielle Modell GPT-3.5 von OpenAI.
Zusätzlich wurde bei LLaMA 2 die die Länge des Kontextes im Vergleich zum Vorgängermodell verdoppelt. Statt 2048 Input-Token kann LLaMA 2 jetzt Sequenzen mit bis zu 4096 Token verarbeiten. Dies verbessert insbesondere die Fähigkeiten für Dialoganwendungen.
Verfügbar in drei Modellgrößen
Um unterschiedliche Einsatzszenarien abzudecken, veröffentlichte Meta das LLaMA 2-Modell in drei Varianten mit steigender Komplexität:
- LLaMA 2 7B mit 7 Milliarden Parametern
- LLaMA 2 13B mit 13 Milliarden Parametern
- LLaMA 2 70B mit 70 Milliarden Parametern
Die kleinste Variante eignet sich für lokale Inferenz auf Endgeräten, während die 70B-Variante neuartige Anwendungen der Sprach-KI ermöglicht, aber hohe Rechenkapazitäten erfordert.
Spezialisierung für Dialoganwendungen
Neben den generellen Modellen brachte Meta auch Varianten von LLaMA 2 heraus, die speziell für Dialoganwendungen optimiert wurden. Diese als „Llama 2 Chat“ bezeichneten Modelle wurden mit Datensätzen aus Dialogen fein abgestimmt.
Dadurch sind sie in der Lage, kontextabhängige Unterhaltungen zu führen und eignen sich besonders für den Einsatz in Chatbots und digitalen Assistenten. Die Dialog-Modelle stehen ebenfalls in den Größen 7B, 13B und 70B zur Verfügung.
Die Zusammenarbeit zwischen Meta und Microsoft
Die Partnerschaft zwischen Meta und Microsoft ist ein Schlüsselfaktor für die breite Verfügbarkeit und Nutzbarkeit des revolutionären KI-Sprachmodells LLaMA 2. Die Cloud-Infrastruktur von Microsoft Azure ermöglicht dabei die bequeme Skalierung des rechenintensiven Modells.
Langjährige Partnerschaft
Microsoft und Meta Platforms, das Unternehmen hinter Facebook, verbindet seit vielen Jahren eine enge Zusammenarbeit bei Schlüsseltechnologien der künstlichen Intelligenz. Gemeinsam haben sie unter anderem das Deep Learning Framework PyTorch entwickelt.
Auch bei der Veröffentlichung des ersten LLaMA-Modells arbeiteten beide Unternehmen bereits zusammen. Neu ist bei LLaMA 2 jedoch die vertiefte Partnerschaft mit dem Fokus auf Cloud-Services.
Microsoft Azure für Skalierung
Um die hohen Anforderungen des 70 Milliarden Parameter großen LLaMA 2-Modells zu bewältigen, ist der Einsatz leistungsfähiger Cloud-Infrastruktur unabdingbar. Hier kommt Microsoft Azure ins Spiel.
Über Services wie Azure AI und Azure Machine Learning stellt Microsoft Entwicklern, Forschenden und Unternehmen die nötigen Ressourcen bereit, um das KI-Sprachmodell einfach zu skalieren und produktiv zu nutzen.
Zusätzlich ermöglicht Azure auch den Einsatz der kleineren 7B- und 13B-Varianten direkt auf lokalen Geräten, ohne Cloud-Anbindung.
Gemeinsames Interesse an Open Source
Sowohl Meta als auch Microsoft verfolgen eine Open-Source-Strategie bei der Entwicklung von KI-Modellen. LLaMA 2 steht unter einer kommerziell nutzbaren Lizenz, die Innovationen durch Startups und die Industrie ermöglichen soll.
Gleichzeitig investiert Microsoft aber auch strategisch in andere Anbieter, wie zum Beispiel die Firma OpenAI hinter dem viralen Chatbot ChatGPT. Diese ergänzende Strategie ermöglicht den Zugang zu verschiedenen Ansätzen auf einem hart umkämpften Gebiet.
Die Vorteile des neuen Sprachmodells
Das neue Sprachmodell von Meta Platforms, definiert den Stand der Technik bei KI-basierten Sprachmodellen neu. Durch die enge Partnerschaft mit Microsoft sowie die Veröffentlichung als Open-Source-Technologie unter einer kommerziell nutzbaren Lizenz ergeben sich dabei mehrere entscheidende Vorteile.
Hohe Qualität durch umfangreiches Training
Mit über 2 Billionen Trainings-Tokens aus öffentlich zugänglichen Quellen erreicht es eine beeindruckende Performance und Qualität bei der Verarbeitung natürlicher Sprache. Dies spiegelt sich in den Benchmark-Ergebnissen wider, die auf Augenhöhe mit dem kommerziellen Modell GPT-3.5 liegen.
Zusätzliche Verbesserungen der Qualität erreichte Meta durch umfangreiches Feintuning des Modells mit Fokus auf Dialoganwendungen sowie manuelle Annotationen zur Vermeidung unerwünschter Verzerrungen.
Überlegene Leistung als Open-Source-Modell
Unter den frei zugänglichen Modellen für natürliche Sprachverarbeitung stellt das Large Language Model den aktuellen State-of-the-Art dar. Mit bis zu 70 Milliarden Parametern übertrifft es alternative Open-Source-Modelle deutlich in Benchmarks zur Textverarbeitung.
Lediglich gegenüber geschlossenen Modellen wie GPT-4 oder Google PaLM mit über 100 Milliarden Parametern muss sich LLaMA 2 knapp geschlagen geben. Dennoch ist die Leistung mehr als konkurrenzfähig.
Integration über Cloud-Plattformen
Durch die Partnerschaft mit Microsoft Azure steht für LLaMA 2 eine leistungsstarke Cloud-Infrastruktur für die Skalierung und produktive Nutzung des Modells bereit. Dies erleichtert die Integration in bestehende Anwendungen deutlich.
Zusätzlich ist für kleinere Modellvarianten auch der lokale Einsatz ohne Cloud möglich, beispielsweise direkt auf Windows-Rechnern. Dies ermöglicht mehr Flexibilität für spezielle Anwendungsfälle.
Kommerzielle Nutzung von LLaMA 2 bis 700 Mio. User
Die Open-Source-Lizenz erlaubt die kostenlose Nutzung sowohl für akademische Forschung als auch kommerzielle Produkte. Letztere dürfen bis zu 700 Millionen monatlich aktive Nutzer umfassen, was für viele Anwendungsfälle ausreichend sein dürfte.
Dies senkt die Eintrittshürde für Startups und ermöglicht Innovationen mit einem der leistungsfähigsten verfügbaren Sprachmodelle auf dem Markt.
LLaMA 2 als Open-Source-Projekt
Die Veröffentlichung als Open-Source-Technologie unter einer kommerziell nutzbaren Lizenz ist ein Novum in der KI-Forschung. Damit öffnen Meta und Microsoft den Zugang zu einem der leistungsfähigsten Sprachmodelle für ein breites Spektrum von Anwendergruppen.
Quellcode und Modelle frei verfügbar
Anders als bei den meisten Konkurrenzmodellen sind beim Open-Source-Modell LLaMA 2 nicht nur die Trainingsdaten öffentlich, sondern auch der vollständige Quellcode sowie die Modellparameter.
Dies ermöglicht tiefe Einblicke in die Funktionsweise und Architektur und beschleunigt die Forschung auf diesem Gebiet deutlich.
Einschränkungen bei kommerzieller Nutzung
Die Open-Source-Lizenz erlaubt prinzipiell die freie Nutzung, sowohl für akademische Zwecke als auch in kommerziellen Produkten. Letztere dürfen jedoch maximal 700 Millionen monatlich aktive User umfassen.
Diese Einschränkung soll verhindern, dass einzelne große Konzerne wie Amazon oder Google das Modell exklusiv in ihren Produkten einsetzen und damit einen unfairen Vorteil erzielen.
Schritt zur Demokratisierung von KI
Trotz der Einschränkungen bei extremen Skalierungen stellt das LLM einen großen Schritt in Richtung Demokratisierung des Zugangs zu modernen KI-Technologien dar.
Noch nie zuvor war eine vergleichbar leistungsfähige und komplexe KI-Technologie mit über 70 Milliarden Parametern als Open Source zugänglich.
Förderung von Innovationen
Die Open-Source-Veröffentlichung senkt die Eintrittshürden für Startups und ermöglicht breite Innovationen mit dieser bahnbrechenden Technologie. Auch die akademische Forschung profitiert enorm von den neuen Möglichkeiten.
Letztendlich wird die gesamte KI-Community von diesem Schritt profitieren, da Verbesserungen und Erweiterungen transparent der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt werden müssen.
Was bedeutet die Open Source Lizenzierung für Entwickler und Forscher?
Die Veröffentlichung von LLaMA 2 als Open-Source-Technologie unter der kommerziell nutzbaren OWFa-Lizenz hat weitreichende Implikationen für Entwickler, Forscher und Unternehmen. Sie ermöglicht erstmals den breiten Zugang zu einem Sprachmodell dieses Kalibers.
Kostenlose Nutzung für Experimente
Da das Large Language Model als Open Source frei zugänglich ist, können sowohl Studierende, Forschende als auch Entwickler das Sprachmodell kostenlos für Experimente, Prototypen und Forschungszwecke nutzen.
Die zugrundeliegenden Daten und der vollständige Quellcode sind öffentlich verfügbar. Dies erleichtert Analysen, Verbesserungen und Erweiterungen des Modells enorm.
Anpassung und Erweiterung
Eine wichtige Eigenschaft von Open-Source-Software ist die Möglichkeit zur Anpassung und Erweiterung für spezielle Anwendungsfälle. Das ist auch bei LLaMA 2 möglich und explizit erwünscht.
So könnten beispielsweise Unternehmen das Modell mit firmeneigenen Daten weitertrainieren oder Forschungsgruppen die Architektur für bestimmte Anwendungsbereiche optimieren.
Transparenz der Modellarchitektur
Da der komplette Quellcode sowie die Trainingsdaten und Modellparameter offengelegt wurden, ist das Modell so transparent wie kein kommerzielles System.
Dies ermöglicht wesentlich tiefere Einblicke in die Funktionsweise moderner Sprachmodelle auf Basis von Transformer-Architekturen sowie Anknüpfungspunkte für weiterführende Arbeiten.
Bessere Kollaboration
Durch die Open-Source-Strategie entsteht eine lebendige Entwickler-Community, die sich gegenseitig bei der Arbeit mit dem Modell unterstützt.
Verbesserungen und Erweiterungen stehen der gesamten Community zur Verfügung. Das fördert die Kollaboration zwischen Studierenden, Forschenden und Entwicklern aus Industrie und Wissenschaft.
Wie können Entwickler mit LLaMA 2 interagieren?
Durch die Bereitstellung als Open-Source-Technologie sowie über Cloud-Services von Partnern wie Microsoft Azure und AWS stehen für Entwickler diverse Optionen zur Interaktion zur Verfügung.
Cloud-Services für bequeme Nutzung
Der einfachste Einstieg für die Nutzung des KI-Sprachmodells ist über Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure oder Amazon Web Services. Diese bieten Services und vorkonfigurierte Umgebungen für die Inferenz mit LLaMA 2 an.
Entwickler können dadurch mit minimalem Aufwand LLaMA 2 in ihre Anwendungen integrieren und flexibel skalieren. Die Abrechnung erfolgt nach Nutzung über die Cloud-Anbieter.
Lokale Ausführung von LLaMA 2 ohne Cloud
Für spezielle Anwendungsfälle mit sensiblen Daten ist auch die lokale Ausführung von LLaMA 2 ohne Cloud-Anbindung möglich. Dies ist derzeit für die kleineren 7B- und 13B-Varianten über optimierte Container unter Windows realisierbar.
Die Modelle und Tools stehen auf GitHub zum Download bereit. Allerdings sind hierfür erweiterte Kenntnisse der zugrundeliegenden Deep Learning Frameworks wie PyTorch erforderlich.
Unterstützte Tools und Frameworks
Da das LLM auf PyTorch basiert, ist die Interaktion über diese Python-Bibliothek für Deep Learning am besten unterstützt. Aber auch das alternative Framework TensorFlow wird unterstützt.
Für erste Tests stehen vorkonfigurierte Jupyter-Notebooks für LLaMA 2 auf GitHub bereit. Fortgeschrittene Entwickler können das Modell auch in eigene Anwendungen und Services einbetten.
API für Programm-Zugriff auf LLaMA 2
Für die Einbindung in Software-Anwendungen bietet LLaMA 2 eine REST API an, über die das Modell zur Inferenz aufgerufen werden kann.
Die Schnittstelle ermöglicht die Übergabe von Text sowie die Rückgabe der Ergebnisse im JSON-Format. Dokumentation und Beispiel-Clients stehen auf GitHub bereit.
Der Einfluss von Open Source auf die KI-Entwicklung
Die Entscheidung von Meta und Microsoft, das bahnbrechende KI-Sprachmodell als Open-Source-Technologie zu veröffentlichen, könnte weitreichende Auswirkungen auf die gesamte Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz haben.
Schnellere Innovation durch gemeinsame Entwicklung
Da der komplette Quellcode sowie die Trainingsdaten und Modellparameter von LLaMA 2 öffentlich verfügbar sind, kann die weltweite Open-Source-Community nun gemeinsam an der Weiterentwicklung arbeiten.
Durch parallele Innovationen, gegenseitiges Lernen und schnelleren Wissensaustausch beschleunigt sich der Fortschritt bei KI-Sprachmodellen dadurch enorm.
Verbesserung der Modellqualität
Auch nach der Veröffentlichung arbeiten Meta und Microsoft intensiv an der kontinuierlichen Verbesserung. Jedoch profitiert das Modell jetzt zusätzlich von Feedback, Bugfixes und Erweiterungen durch die Open-Source-Community.
Dadurch steigt nicht nur die Qualität von LLaMA 2 selbst, sondern es entstehen möglicherweise ganz neue Varianten für spezielle Anwendungsfälle.
Demokratisierung des Zugangs zu KI
Durch die kostenlose Verfügbarkeit und die weitreichende Lizenzierung senkt LLaMA 2 die Eintrittshürden für die Nutzung von KI-Spitzenforschung drastisch. Startups und Forschungseinrichtungen erhalten so Zugang zu Technologien, die zuvor nur Tech-Giganten vorbehalten waren.
Verantwortungsvoller Umgang mit KI
Da bei Open Source die Entwicklung von Technologien transparent und nachvollziehbar ist, fördert dies auch die gesellschaftliche Diskussion über verantwortungsvollen Umgang mit KI. Ethik und Sicherheit können so von Beginn an berücksichtigt werden.
Die technischen Details von LLaMA 2
Bei der Entwicklung des KI-Sprachmodells haben die Forscher bei Meta Platforms nicht nur in Sachen Leistung, sondern auch in puncto Technologie und Architektur neue Maßstäbe gesetzt. Die Veröffentlichung als Open Source ermöglicht dabei extrem tiefe Einblicke in die Funktionsweise.
Innovative Modellarchitektur
Die Architektur basiert wie viele moderne Sprachmodelle auf sogenannten Transformer-Netzwerken. Diese ermöglichen im Vergleich zu älteren LSTM-Architekturen deutlich besseres Parallel-Lernen während des Trainings.
Im Unterschied zu anderen Modellen kommt bei LLaMA 2 jedoch eine neuartige Variante von Sparsely-Gated Transformers zum Einsatz, die die Rechen-Effizienz und Lerngeschwindigkeit weiter verbessert.
Über 2 Billionen Trainings-Tokens
Um das Sprachverständnis zu optimieren, erfolgte das Training anhand von über 2 Billionen Text-Tokens aus öffentlich zugänglichen Quellen wie Wikipedia, Nachrichten-Sites und Büchern.
Die schiere Menge an Daten ist ein Schlüsselfaktor für die beeindruckende Performance, ermöglicht allerdings auch potenzielle Verzerrungen, die durch spezielles Feintuning verringert werden.
Modellgrößen von 7 Milliarden bis 70 Milliarden Parameter
Je nach Einsatzszenario wird LLaMA 2 in drei Modellgrößen angeboten:
- LLaMA 2 7B mit 7 Milliarden Parametern für lokale Inferenz
- LLaMA 2 13B mit 13 Milliarden Parametern für Cloud-Szenarien
- LLaMA 2 70B mit 70 Milliarden Parametern für maximal Performance
Die kleineren Varianten eignen sich auch für personalisierte Anpassungen durch Weitertraining.
Wie LLaMA 2 mit 70 Milliarden Parametern KI neu definiert
Mit der Variante LLaMA 2 70B betritt Meta neue Dimensionen in der Entwicklung von KI-Sprachmodellen. Mit seinen 70 Milliarden Parametern erreicht es eine bislang ungekannte Komplexität und Leistungsfähigkeit unter den frei verfügbaren Modellen.
Überlegene Performance unter Open-Source-Modellen
Die 70B-Variante übertrifft alle bisherigen Open-Source-Sprachmodelle bei Weitem. So liegt es in gängigen Benchmarks für natürliche Sprachverarbeitung deutlich vor Modellen wie BLOOM oder Jurassic-1 Jumbo.
Selbst gegenüber dem originalen ChatGPT hat LLaMA 2 70B in vielen Tests die Nase vorn. Dies ist umso bemerkenswerter, da ChatGPT weiterhin proprietär bleibt.
Vergleichbar mit ChatGPT
Mit seinen 70 Milliarden Parametern erreicht LLaMA 2 nicht nur eine vergleichbare Komplexität wie das kommerzielle GPT-3.5 Modell von Anthropic, sondern auch eine ähnliche Performance.
So liegen beide Modelle in aktuellen Benchmarks meist eng beieinander. LLaMA 2 70B muss sich dabei als Open-Source-Modell nicht verstecken.
Neue Möglichkeiten für Forschung und Startups
Durch die freie Verfügbarkeit eröffnet LLaMA 2 ganz neue Möglichkeiten für Forschungseinrichtungen und Startups. Die zuvor nur wenigen großen Tech-Konzernen vorbehaltene Spitzenforschung wird so für breite Innovationen geöffnet.
Jungunternehmen können mit LLaMA 2 70B jetzt Anwendungen entwickeln, die bislang undenkbar schienen. Auch die wissenschaftliche Forschung erhält neuen Aufschwung.
Wichtiger Schritt für Demokratisierung von KI
Die kostenlose Bereitstellung dieses bislang komplexesten Open-Source-Sprachmodells markiert einen Meilenstein für die Demokratisierung des Zugangs zu modernster KI-Technologie.
Startups und Forschungseinrichtungen aus aller Welt erhalten so die Chance, auf Augenhöhe mit Tech-Giganten zu konkurrieren und Innovationen voranzutreiben.
Fallbeispiele zeigen Potential von LLaMA 2 für Business Anwendungen
Seit der Veröffentlichung des revolutionären KI-Sprachmodells als Open-Source-Technologie durch Meta Platforms fragen sich viele Unternehmen nach konkreten Anwendungsmöglichkeiten. Erste Fallbeispiele geben einen Vorgeschmack auf das Potential.
Software-Startup LyRise
Das kanadische Startup LyRise, spezialisiert auf KI-basierte Wissensmanagement-Software, gehörte zu den ersten, die die Chancen von LLaMA 2 erkannten. Sie kündigten an, das Sprachmodell einzusetzen, um die Funktionalität ihrer Produkte für Unternehmenskunden zu erweitern.
LyRise will LLaMA 2 unter anderem für die automatisierte Analyse großer Dokumentenbestände sowie die Beantwortung von Kundenanfragen in natürlicher Sprache nutzen. Man erhofft sich dadurch schnellere Reaktionszeiten und personalisierte Antworten im Kundenservice.
Mayo Clinic
Auch die renommierte Non-Profit-Organisation Mayo Clinic, die weltweit Krankenhäuser und medizinische Forschung betreibt, untersucht bereits mögliche Anwendungen von LLaMA 2. Mayo Clinic trat einer Initiative von Meta bei, welche Feedback von Gesundheitsexperten zur sichereren Gestaltung von KI-Systemen sammelt.
Man plant, KI-Anwendungen für die Entscheidungsunterstützung von Ärzten, die Personalisierung von Behandlungen oder auch die Erkennung von Krankheitsrisiken aus Patientendaten zu nutzen. Konkrete Projekte mit LLaMA 2 sind derzeit aber noch nicht bekannt.
Gaming-Firma Niantic
Niantic, Entwickler der erfolgreichen Augmented-Reality-Spiele Pokémon GO und Pikmin Bloom, sieht in LLaMA 2 das Potential, künftige Spielerlebnisse sozialer und sicherer zu gestalten. Statt anonymer Interaktionen zwischen Spielern könnte LLaMA 2 persönlichere Dialoge und Empfehlungen ermöglichen.
Auch Niantic steht noch am Anfang der Evaluierung möglicher Anwendungen. Doch als weltweit führender Anbieter von AR-Spielen bringt das Unternehmen wertvolle Einblicke in die Praxistauglichkeit von KI-Systemen wie LLaMA 2.
Fazit
Die ersten Reaktionen aus der Industrie zeigen: das Potential von LLaMA 2 für Business-Anwendungen ist groß. Auch wenn konkrete Projekte noch am Anfang stehen, nehmen sich bereits jetzt weltweit führende Unternehmen der Evaluierung und praktischen Erprobung an. Dank der offenen Verfügbarkeit können künftig auch Startups und Mittelstand in diesen Prozess einsteigen.