Llama 3, el último modelo de lenguaje grande (LLM) de Meta, ha revolucionado el mundo de la inteligencia artificial (IA) con sus impresionantes capacidades. A medida que los desarrolladores y las empresas exploran el potencial de este poderoso modelo, elaborar prompts efectivos es clave para desbloquear todo su potencial.

En este artículo, abordamos las mejores prácticas y técnicas para utilizar Llama 3 de Meta a través de Amazon SageMaker JumpStart, con el fin de generar salidas de alta calidad y relevantes. Discutimos cómo usar prompts de sistema y ejemplos de pocos disparos, y cómo optimizar los parámetros de inferencia para aprovechar al máximo Llama 3. Ya sea que estés construyendo chatbots, generadores de contenido o aplicaciones de IA personalizadas, estas estrategias de prompting te ayudarán a aprovechar el poder de este modelo de vanguardia.

Llama 3 de Meta representa un avance significativo en el campo de los LLMs. Basado en las capacidades de su predecesor, Llama 2, esta última iteración presenta un rendimiento de última generación en una amplia gama de tareas de lenguaje natural. Llama 3 muestra una mejora en áreas como el razonamiento, la generación de código y la seguimientode instrucciones en comparación con Llama 2.

El lanzamiento de Llama 3 introduce cuatro nuevos LLMs por parte de Meta, basados en la arquitectura de Llama 2. Estos modelos vienen en dos variantes: 8 mil millones y 70 mil millones de parámetros, con cada tamaño ofreciendo tanto una versión base pre-entrenada como una versión ajustada a instrucciones. Además, Meta está entrenando un modelo aún más grande de 400 mil millones de parámetros, que se espera que mejore aún más las capacidades de Llama 3. Todas las variantes de Llama 3 cuentan con una longitud de contexto de 8,000 tokens, lo que les permite manejar entradas más largas en comparación con los modelos anteriores.

Llama 3 introduce varios cambios arquitectónicos con respecto a Llama 2, utilizando un transformer de solo decodificador junto con un nuevo tokenizador de 128,000 para mejorar la eficiencia de los tokens y el rendimiento general del modelo. Meta ha hecho un esfuerzo significativo en la curación de un conjunto de datos de pre-entrenamiento masivo y diverso de más de 15 billones de tokens de fuentes públicamente disponibles que abarcan STEM, historia, eventos actuales y más. Los procedimientos post-entrenamiento de Meta han reducido las tasas de rechazo falso, con el objetivo de alinear mejor las salidas con las preferencias humanas, aumentando al mismo tiempo la diversidad de respuestas.

SageMaker JumpStart es una característica poderosa dentro de la plataforma de aprendizaje automático (ML) de Amazon SageMaker que proporciona a los practicantes de ML un centro integral de modelos fundamentales (FM) disponibles públicamente y propietarios. Con este servicio gestionado, los practicantes de ML tienen acceso a una lista creciente de modelos de vanguardia de los principales centros de modelos y proveedores, que pueden desplegarse en instancias dedicadas de SageMaker dentro de un entorno aislado de red, y personalizar los modelos utilizando SageMaker para el entrenamiento y despliegue de modelos.

Con Llama 3 de Meta ahora disponible en SageMaker JumpStart, los desarrolladores pueden aprovechar sus capacidades a través de un proceso de despliegue sin problemas. Obtiene acceso a la suite completa de herramientas de MLOps de Amazon SageMaker, como Amazon SageMaker Pipelines, Amazon SageMaker Debugger y monitoreo, todo dentro de un entorno seguro de AWS bajo controles de nube privada virtual (VPC).

Aprendiendo de nuestras experiencias previas con Llama-2-Chat, destacamos técnicas clave para elaborar prompts efectivos y obtener respuestas de alta calidad adaptadas a tus aplicaciones. Ya sea que estés construyendo asistentes conversacionales de IA, mejorando motores de búsqueda o empujando los límites de la comprensión del lenguaje, estas estrategias de prompting te ayudarán a desbloquear todo el potencial de Llama 3.

La creación de prompts efectivos es crucial cuando se trabaja con LLMs como Llama 3 de Meta. Es la principal forma de comunicar lo que quieres que el modelo haga y guiar sus respuestas. La elaboración de prompts claros y específicos para cada interacción es clave para obtener salidas útiles y relevantes de estos modelos. Aunque los modelos de lenguaje comparten algunas similitudes en la forma en que se construyen y entrenan, cada uno tiene sus propias diferencias en cuanto a la efectividad de los prompts.

Los diferentes modelos pueden requerir distintos enfoques de prompting debido a las diferencias en los datos en los que fueron entrenados, las técnicas y configuraciones utilizadas. Por ejemplo, algunos modelos pueden ser más sensibles a la estructura exacta del prompt, mientras que otros pueden necesitar más contexto o ejemplos para generar respuestas precisas. Además, el caso de uso previsto y el dominio del modelo también pueden influir en las mejores estrategias de prompting, ya que diferentes tareas pueden beneficiarse de enfoques distintos.

Es importante experimentar y ajustar tus prompts para encontrar el enfoque más efectivo para cada modelo y aplicación específicos. Este proceso iterativo es crucial para liberar todo el potencial de cada modelo y asegurarte de que las salidas se alineen con lo que estás buscando.

Para resumir, los desarrolladores y negocios deben entender las diferencias clave entre los modelos de generación anterior y los nuevos modelos de generación para aprovechar al máximo sus capacidades. Este artículo destacó las diferencias entre los modelos Meta Llama 2 y los nuevos Meta Llama3, y demostró cómo los desarrolladores pueden descubrir y desplegar los modelos Meta Llama3 para inferencia utilizando SageMaker JumpStart.
vía: AWS machine learning blog