NVIDIA a lansat unul din cele mai bune modele LLM de pe piața din acest moment (poate chiar cel mai bun): Llama 3.1 Nemotron 70B, un model care depășește alte modele consacrate precum GPT-4o (OpenAI) sau Claude 3.5 Sonnet (Anthropic).
1. Detalii despre arhitectura Llama 3.1 Nemotron 70B
Llama 3.1 Nemotron 70B este construit pe arhitectura Llama 3.1 – model produs de MetaAi care folosește tehnologia transformers. Noul model oferă 70 de miliarde de parametri care îi permit să genereze text fluid și coerent.
Modelul a fost atrenat pe un set de date sintetice și reale (cărți, articole, conținut online) folosind parțial supervizarea umană bazată pe recompense (practic alegerea celui mai bun răspuns posibil).
| Model | Scor general | Scor conversațional | Scor privind înțelegerea textului |
| Llama 3.1 Nemotron-70B | 94.1 | 97.5 | 98.1 |
| Skywork-Reward-Gemma-2-27B | 93.8 | 95.8 | 96.1 |
| TextEval-Llama3.1-70B | 93.5 | 94.1 | 96.4 |
| GPT-4o | 86.7 | 96.1 | 86.6 |
2. Utilizare Llama 3.1 Nemotron 70B
Modelul poate fi utilizat local, prin inferență locală sau cu ajutorul unui server Ollama sau chiar prin API direct de pe platforma Nvidia.
Llama 3.1 Nemotron 70B poate fi descărcat gratuit de pe platforma Huggingface.
Pentru utilizarea locală vor trebui instalate următoarele librării:
pip install transformers torch accelerateUn exemplu de utilizare locală cu pyhton este următorul:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_name = "meta-llama/Llama-3.1-Nemotron-70b-instruct"
# Load the tokenizer and model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
# Prepare the input
prompt = "Explain the concept of quantum computing in simple terms."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
# Generate the response
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
# Decode and print the response
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)3. Testarea Llama 3.1 Nemotron 70B
Am testat capacitatea generativă a modelului Llama 3.1 Nemotron 70B la întrebarea:
explain the concept of quantum computing in simple terms.Llama 3.1 Nemotron 70B răspunde într-un limbaj structurat, aproape uman, foarte ușor de înțeles:
Here's a breakdown of quantum computing basics in easy-to-understand terms:
What is Quantum Computing?
Quantum Computing is a new way of using computers to solve problems that are too complicated or time-consuming for regular computers.
Key Differences from Regular Computers:
Bits vs. Qubits:
Regular computers use "bits" to process info, which can only be 0 or 1 at a time.
Quantum computers use "qubits" (quantum bits), which can be both 0 and 1 simultaneously.
Processing Style:
Regular computers process info sequentially (one step at a time).
Quantum computers process multiple possibilities simultaneously (all at once).
How Does it Work?
Imagine you have a combination lock with 10 numbers (0-9). A regular computer would try each number one by one (0, then 1, then 2,...), which is time-consuming. A quantum computer, thanks to qubits, can try all numbers simultaneously, instantly finding the correct combination.
Simplified Quantum Computing Basics:
Superposition: Qubits can represent multiple states (0, 1, or both) at the same time.
Entanglement: Qubits can be connected, affecting each other even at vast distances.
Quantum Measurement: When observed, qubits choose one state (0 or 1), providing an answer.
What Does This Mean?
Quantum computing has the potential to revolutionize various fields by solving complex problems in:
Cryptography and Security: Breaking current encryption methods, but also creating unbreakable ones.
Optimization: Finding the most efficient solutions for logistics, energy management, etc.
Scientific Research: Simulating complex systems to discover new materials, medicines, and more.
In Simple Terms:
Quantum Computing is a powerful, new computing method that uses special "qubits" to process multiple possibilities simultaneously, making it potentially game-changing for solving complex problems across various industries.În articolele precedente am testat diferite modele generative precum Cydonia 22B sau Qwen 2.5 pentru compunerea unor texte pe diferite teme, dar nu am testat sarcini practice, precum capacitatea modelului de a compune un text folositor în activitatea de zi cu zi:
Compune în limba română o scrisoare de intenție de angajare la o firma de marketing. Folosete un limbaj oficial însă plăcut și prezintă punctele tale tari care sunt capacitatea creativă, capacitatea de lucra în echipă, rezistența la stres, dorința de afirmare.Sarcina este mai dificilă pentru că solicităm un răspuns în limba română, însă totodată avem așteptări legate și de stilul în care este conceput textul, iar răspunsul este:
Scrisoare de Intenție de Angajare
[Data: 18 Octombrie 2024]
[Numele Dvs.]
[Adresa Dvs.]
[Oraș, Cod Poștal]
[Număr de Telefon]
[Adresa de Email]
[Numele Firmei de Marketing]
[Adresa Firmei de Marketing]
[Oraș, Cod Poștal]
Stimată/Stimate Echipă de Recrutare a [Numele Firmei de Marketing],
Sunt onorat(ă) să depun prezenta scrisoare de intenție pentru a mă alătura echipei dinamice a [Numele Firmei de Marketing] în calitate de [Funcția Dorită, de ex. Specialist Marketing]. Am descoperit oportunitatea de a lucra alături de dumneavoastră prin [Sursa de Informare] și m-am convins că valorile și obiectivele companiei se aliniază perfect cu aspirațiile și competențele mele.
Puncte Tari și Motivație:
Capacitate creativă: Cu o bogată experiență în generarea de conținut inovator și campanii de marketing care au capturat atenția publicului țintă, sunt încrezător în capacitatea mea de a aduce o perspectivă fresh și valoroasă proiectelor firmei.
Lucru în echipă: Am dovedit în mod constant abilitatea de a colabora eficient cu colegi din diverse departamente, promovând un mediu de lucru armonios și productiv. Sunt convins că pot contribui semnificativ la coeziunea și succesul echipei [Numele Firmei de Marketing].
Rezistență la stres: În cariera mea, am întâlnit și gestionat cu succes termene limită strânse și sarcini multiple, menținând calitatea muncii și o atitudine pozitivă. Sunt pregătit să abordez provocările dinamice ale industriei de marketing cu calm și eficiență.
Dorința de afirmare: Motivat de dorința de a învăța și evolua continuu, sunt atras de cultura de inovare și excelență a [Numele Firmei de Marketing]. Sunt hotărât să contribui la consolidarea poziției companiei pe piață prin realizări remarcabile.
Calificări și Educație:
[Diplomă/Calificare] în [Domeniu], [Numele Instituției], [Perioada]
[Relevant Certificat/Curs], [Numele Instituției], [Perioada]
Concluzie:
Sunt încântat de perspectiva de a discuta mai detaliat cum pot alinia pasiunea mea pentru marketing, creativitatea și abilitățile mele de echipă cu obiectivele [Numele Firmei de Marketing]. Vă mulțumesc pentru considerarea candidaturii mele. Aștept cu nerăbdare oportunitatea de a ne întâlni.
Cu sinceritate și apreciere,
[Numele Dvs.]
[Semnătura (opțional pentru varianta electronică)]Llama 3.1 Nemotron 70B formulează un text corect care poate fi utilizat cu succes.
Este evident că acest model depășește cu mult performanțele modelului Llama 3.1 8B Instruct-Fei-v1-Uncensored care folosește aceeși arhitectura Lllama 3.1.
Al treilea test este și cel mai dificil. Dorim să testăm posibilitatea de a testa modelul LLM pentru îmbunătățirea rezultatelor echipelor de creație din cadrului unei agenții de marketing:
Compune în limba română strategia de a face reclama pe piata unui produs alimentar - un salam care se numeste Happy Sallami. mai concret, doresc 2 sugestii de scenarii pentru materiale video de 30 de secunde prin care sa se promoveze produsul ca fiind de o calitate superioara, cu un gust minunat, un produs care trebuie sa se gaseasca pe masa fiecarei familii din Romania.
Dorim creativitate și idei, iar Llama 3.1 Nemotron 70B ne dă exact ceea ce avem nevoie:
Strategia de Promovare pentru Happy Sallami
Obiective:
Creșterea notorietății mărcii Happy Sallami
Poziționarea produsului ca lider în calitate și gust pe piața salamurilor din România
Încurajarea consumatorilor să includă Happy Sallami în cumpărăturile lor regulate
Țintă:
Familie nucleară și extinsă
Vârsta: 25-55 ani
Interese: gătit, nutriție, timp de calitate cu familia
Canale de Promovare:
Rețele Sociale (Facebook, Instagram, YouTube)
Publicitate Online (Google Ads, site-uri de nutriție și gătit)
Evenimente Gastronomice și Târguri de Produse Alimentare
Sugestii de Scenarii pentru Materiale Video de 30 de Secunde:
Scenariu 1: "Masa de Familie cu Happy Sallami"
Secvențe:
(0-5 sec): Imaginea unei mese de familie goală, apoi camera se îndepărtează pentru a arăta familia adunată în jurul ei.
(6-10 sec): Mamă, tată, și copiii se uită la ceas, așteptând mâncarea.
(11-15 sec): Intră mama cu o farfurie mare, plină cu sandwich-uri delicioase cu Happy Sallami.
(16-20 sec): Familie întreagă se bucură de masă, zâmbind și conversând. Zoom pe un sandwich pentru a evidenția produsul.
(21-25 sec): Text pe ecran: "Happy Sallami - Gustul care adună familia!"
(26-30 sec): Logo Happy Sallami, slogan și hashtag (#HappySallamiReunește)
Muzică: Melodie caldă, familiară, care evocă sentimente de confort și unitate familială.
Scenariu 2: "Descoperă Secretul Gustului"
Secvențe:
(0-5 sec): Close-up pe un bucătar care taie felii subțiri de Happy Sallami.
(6-10 sec): Camera se mișcă spre o scenă de gătit, unde bucătarul adaugă Happy Sallami într-o rețetă.
(11-15 sec): Montaj rapid cu diverse moduri de a servi Happy Sallami (sandwich, platou de aperitive, pizza).
(16-20 sec): Bucătarul oferă o felie de Happy Sallami direct din camera spre spectator.
(21-25 sec): Text pe ecran: "Happy Sallami - Secretul gustului perfect în fiecare felie!"
(26-30 sec): Logo Happy Sallami, slogan și invitație să vizitezi site-ul pentru rețete (#GustulPerfectCuHappySallami)
Muzică: Ușor, veselă, cu un ritm care încurajează curiozitatea și apetitul.
Buget Alocat:
Producție Video: 40%
Publicitate Online: 30%
Evenimente și Promovare Offline: 30%
Monitorizare și Evaluare:
Urmărirea engagement-ului pe rețelele sociale
Analiza clic-urilor și conversiilor din publicitatea online
Feedback direct de la evenimente și târguriLlama 3.1 Nemotron 70B nu doar ne oferă scenariile dorite, ci cu un pic de reformulare a cerințelor ne generează promptul necesar pentru a genera complet chiar și materialele video cu ajutorul inteligenței artificiale.
4. Concluzii
Llama 3.1 Nemotron 70B deschide o gama enormă de posibilități pentru dezvoltatori, cercetători și creatorii de conținut.
Marele atuu al acestui model este umanizarea materialelor generate: textul nu pare artificial, formularea pare făcută de un om, un om foarte priceput de altfel.
Llama 3.1 Nemotron 70B poate fi integrat în aplicații complexe alături de alte modele LLM sau diferite automatizări care fără nici o îndoială pot duce la creșterea exponențială a performanțelor companiiilor.