لاما 3: نظرة عامة على النموذج والقدرات والأسس التقنية

ما هي لاما 3؟ تشكيلة النماذج والتصميم الأساسي

لاما 3 عبارة عن مجموعة طُوّرت على نظم تدريب واسعة النطاق تجمع بين بنية المحولات وتقنيات ضبط التعليمات وتحسين السياق. تشمل التشكيلة نماذج أساسية مدرَّبة على هدف التنبؤ بالرمز التالي بالإضافة إلى نُسخ مُحسّنة للتعليمات تُكرّس سلوك النموذج لاتباع المطالبات الصريحة وإنتاج مخرجات مُنظَّمة. تحدد اختيارات البنية، وتجزيء الرموز، ومخططات المطالبات كيفية تحليل النموذج للمدخلات، والحفاظ على الحالة الداخلية عبر مقاطع طويلة، وتوليد استجابات تحترم الصيغ المطلوبة. تتوفر تكوينات قابلة للتشغيل المتبادل مع أعداد معلمات صغيرة ومتوسطة وكبيرة، مصممة لموازنة مقايضات التأخير والذاكرة ومعدل المعالجة. تشير الإشارات إلى مجموعة نماذج لاما 3 إلى هذه التنوعات وتساعد الممارسين في اختيار الأحجام الملائمة للأعباء المحددة.

السياق ومطالبات التعليمات

تعتمد معالجة السياق الطويل على آليات الانتباه ونوافذ السياق المصممة التي تحافظ على الرموز المهمة عبر آلاف المواقع. تستخدم مطالبات التعليمات قوالب مُهيكلة تتضمن توجيهات على مستوى النظام، واستعلامات المستخدم، وأمثلة اختيارية. يتيح هذا الإعداد للنموذج اتباع قواعد التنسيق، وتنفيذ تعليمات متعددة الخطوات، وإنتاج مخرجات ذات أقسام واضحة (مثال: ملخص، خطوات، وكتل تعليمات برمجية). تتضمن أنماط المطالبات العملية لمطالبات سياق وتعليم لاما 3 علامات أدوار صريحة وعروضًا مبسطة لتثبيت الاستجابات خلال الحوارات الممتدة.

القدرات الرئيسية والميزات التقنية

يعكس الملف التقني لاما 3 قدرات في الاستدلال متعدد الخطوات، ودعم توليد الشيفرة، وتوليد نص متعدد اللغات، وإنتاج نص مُتحكم فيه. تنشأ قدرات الاستدلال من أهداف ما قبل التدريب الممزوجة بخطوات ضبط التعليمات التي تشجّع سلوكيات على شاكلة سلسلة التفكير مع الحفاظ على تحسين الأساس. يشمل دعم البرمجة تجزئة حساسة للغات البرمجة، وأنماط إكمال الشيفرة، واقتراحات إعادة هيكلة واعية بالسياق. تستفيد المهام متعددة اللغات من مجموعات بيانات تدريب متنوعة ومفردات فرعية تُحسّن تغطية النصوص واللغات. كما تدعم النماذج قيود المخرجات المُهيكلة (مثل جيسون، إكس إم إل، جداول) عند تحديد المطالبات لقواعد التنسيق. للبحث التفصيلي، راجع المراجع التقنية المتعلقة بلاما 3.

نهج التدريب وأنواع النماذج

يجمع التدريب بين ما قبل تدريب واسع النطاق وضبط إشرافي دقيق على أمثلة تعليمات وخطوات محاذاة مستهدفة لتشكيل الالتزام بالمطالب وتخفيض المخرجات غير المرغوب فيها. تتلقى النُسخ المضبوطة للتعليمات والمُحسّنة للسياق مجموعات بيانات ومخططات وزن خسارة مميزة لإعطاء الأولوية للوفاء بالتوجيهات والتماسك الطويل المدى. تعكس الإصدارات اللاحقة مثل لاما 3.1 وخطوط مرجعية أخرى تغييرات تكرارية في مزيج البيانات، وترشيح السلامة، وهندسة نوافذ السياق؛ إلا أن التصميم الأساسي يبقى مبنيًا على ما قبل التدريب القابل للتوسع زائد الضبط المتخصص.

توجيهات الأداء وحالات الاستخدام العملية

تشمل التطبيقات الشائعة مساعدة البرمجة، والتلخيص التحليلي، والصياغة متعددة اللغات، واستخراج البيانات من المستندات، وتوليد محتوى منظم. في سير العمل الخاص بالبرمجة، يمكن للنماذج توليد هيئات الدوال، واقتراح إصلاحات، أو إنشاء اختبارات عند تقديم مطالبات وأمثلة واضحة. للمهمات التحليلية، تمكّن معالجة السياق الطويل من معالجة تقارير أو سجلات لإنتاج ملخصات موجزة. تستخدم الكتابة متعددة اللغات تعرضًا واسعًا للغات لإنتاج ترجمات أو مخرجات بصياغة أصلية. تحدد خيارات النشر—حجم النموذج، استراتيجيات التجميع، وحدود نافذة السياق—زمن الاستجابة وبصمة الذاكرة المناسبة لكل حالة استخدام.

استخدام لاما 3 داخل منصة الدردشة وAsk AI

ضمن منصة Ask AI، تتوفر نماذج لاما 3 كخيارات خلفية قابلة للاختيار ومتكاملة مع واجهة الدردشة وAsk AI. تعمل النماذج خلف واجهات برمجة تطبيقات موحدة تقبل مطالبات، مستندات، أو سجلات محادثة وتعيد استجابات مُنسقة. تدعم سير العمل في المنصة التبديل بين النماذج الأساسية والمضبوطة وفقًا لاحتياجات المهام، وإرسال مستندات للتلخيص، وتقديم كتل شيفرة للتحرير أو الإكمال. يؤثر اختيار النموذج وقوالب المطالبات في كيفية تنظيم المخرجات ومدى التزام النموذج بالتنسيقات المطلوبة.

أنواع المدخلات المدعومة وتدفق التفاعل

تشمل المدخلات المدعومة مطالبات نصية عادية، مستندات طويلة (محمّلة أو ملصوقة)، مطالبات مُهيكلة بعلامات أدوار، وحزم ملفات متعددة لتحليل مستندات متعددة. يتبع التدفق النموذجي: اختيار نسخة النموذج، تقديم المطالبة أو رفع المحتوى، تحديد تعليمات نظامية أو أمثلة اختيارية، واستلام استجابة ذات أقسام واضحة. في مهام الشيفرة، يمكن أن تتضمن المطالبات علامات لغة ومؤشرات بالمخرجات المتوقعة لتوجيه التوليد داخل كتل شيفرة أو رقع تصحيح.

ملاحظات حول التوفر، الاستقرار، والوصول

يعتمد التوفر على جدولة المنصة، وحجم النموذج، وسعة الحوسبة؛ قد تواجه النماذج الأكبر قوائم انتظار أو حدود معدل أثناء الذروة. تشمل توقعات الاستقرار تنسيقات متوقعة عندما تتبع المطالبات قوالب مثبتة، مع تباين محتمل في سلاسل الاستدلال الطويلة التي قد تحتاج إلى تنقيح تكراري. تختلف خيارات الوصول والنشر بحسب سياسة المنصة؛ من بين الاهتمامات التشغيلية المشتركة حدود نافذة السياق، وتوفير الذاكرة للنماذج الأكبر، وخيارات التراجع عندما تكون النسخة المطلوبة مشغولة. توفر مستندات متخصصة إرشادات تنفيذية لاستضافة أو استدعاء النماذج في بيئات سحابية ومتطلبات الأجهزة.