LLaMA (Large Language Model Meta AI) steht in der Technologiewelt für eine Reihe von großen Sprachmodellen, die von Meta erstellt wurden. Diese Modelle wurden entwickelt, um menschenähnliche Texte zu erzeugen und können für eine Vielzahl von Anwendungen in der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) verwendet werden. Meta stellt diese Modelle bisher als Open-Source zur Verfügung, um die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz voranzutreiben.
Anwendung: LLaMA sind darauf ausgelegt, Text zu verstehen und zu generieren, ähnlich wie andere große Sprachmodelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI. Anwendungen sind unter anderem die Beantwortung von Fragen mittels Chatbots (Helpdesk), die Zusammenfassung von Dokumenten und die Übersetzung bis hin zu wissensbasierten Copiloten. Die einfache Interaktion verbessert die Zusammenarbeit von Mensch, Maschine und Wissensdatenbanken und steigert so die Produktivität.
Technologie: Wie andere große Sprachmodelle basieren die LLaMA auf der Transformer-Architektur, die für ihre Effizienz und ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, bekannt ist. Das Training mit umfangreichen Datensätzen ermöglicht es den Modellen, komplexe Muster und Zusammenhänge in der Sprache zu identifizieren.
Leistungsfähigkeit: Die Leistungsfähigkeit von LLaMA hängt von ihrer Größe und der Menge der Trainingsdaten ab. Größere Modelle mit mehr Parametern können komplexere Aufgaben bewältigen und liefern oft genauere Ergebnisse, benötigen aber auch mehr Rechenleistung.
Für Unternehmen, die von der generativen KI profitieren wollen, ist es entscheidend, sich mit der richtigen Technologie auszustatten, um das volle Potenzial zu erschließen. Die On-Premise Generative AI Server (GenAI Server) bieten den Vorteil der Datensicherheit in der eigenen Firmeninfrastruktur. GenAI Server von InoNet unterstützen NVIDIA® AI Enterprise, NVIDIA® Inference Microservices (NIM) für LLMs und Open-Source-Frameworks wie LlamaIndex. Von Entry-Level über Plus und Pro bis hin zu Ultimate können eine Vielzahl von Modellen und -typen, vom Einsatz vortrainierter Modelle bis hin zum intensiven LLM-Training, auf den Servern genutzt werden. Die GenAI Server verfügen dafür über KI-Beschleunigungsfunktionen, verschiedene GPU-Optionen (unter anderem NVIDIA® Jetson Orin Architektur) und umfangreiche Speicherkapazitäten.
Janina Jonker
Janina Jonker ist Marketing Manager bei InoNet und unterstützt bei der strategischen Ausrichtung und operativen Umsetzung des Online- und Offline-Marketings.
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