Llama

Meta AI | Large Language Models | Open-Source KI

Llama (Large Language Model Meta AI) ist eine Familie leistungsstarker Large Language Models (LLMs), die von Meta (ehemals Facebook) entwickelt wurde. Ziel von Llama ist es, eine offene, transparente und effiziente Alternative zu proprietären Modellen wie GPT von OpenAI oder Gemini von Google anzubieten. Seit der Veröffentlichung von Llama 1 im Jahr 2023 und den darauffolgenden Iterationen Llama 2 und Llama 3 hat sich das Modell zu einem zentralen Bestandteil der Open-Source-KI-Community entwickelt.

Llama-Modelle basieren auf der Transformer-Architektur und sind darauf ausgelegt, natürlichsprachliche Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung, Klassifikation oder Frage-Antwort-Systeme mit hoher Präzision und Effizienz zu lösen. Ein herausragendes Merkmal ist ihre Zugänglichkeit: Meta stellt die Modelle kostenlos für Forschung und kommerzielle Zwecke (unter bestimmten Bedingungen) zur Verfügung – ein bedeutender Unterschied zu vielen anderen LLMs, deren Code oder Gewichte nicht offenliegen.

Llama 2 wurde im Juli 2023 veröffentlicht und war der erste große Schritt in Richtung kommerziell nutzbarer Open-Source-LLMs. Es erschien in verschiedenen Größen (7B, 13B, 70B Parameter) und war optimiert für Inferenz und Fine-Tuning auf Standard-Hardware. Mit Llama 3, das 2024 folgte, wurden die Fähigkeiten nochmals erheblich verbessert – insbesondere im Hinblick auf Kontextverständnis, Antwortqualität und Codegenerierung.

Typische Einsatzbereiche für Llama sind Chatbots, Automatisierung im Kundenservice, Wissensmanagement, Programmierhilfen oder kreative Textanwendungen. Durch die offene Architektur lässt sich Llama hervorragend in bestehende Systeme integrieren, sei es über APIs, Custom Deployment oder über Frameworks wie Hugging Face, LangChain oder Ollama.

Ein großer Vorteil von Llama ist die Unterstützung einer aktiven Entwickler- und Forschungsgemeinschaft. Durch kontinuierliche Beiträge und Experimente entstehen laufend spezialisierte Varianten und Anwendungen – etwa optimierte Modelle für On-Device-Nutzung oder Kombinationen mit Retrieval-Systemen (RAG), um externe Wissensdatenbanken anzubinden.

Mit der zunehmenden Relevanz von Open-Source-KI und regulatorischer Anforderungen an Transparenz und Datenschutz bietet Llama eine zukunftssichere, auditierbare und flexibel einsetzbare Grundlage für eine Vielzahl intelligenter Anwendungen.

Die Experten der BITS haben Llama sowie verwandte Technologien in einer Vielzahl von Projekten eingesetzt. Eine Auswahl an Case-Studies und Referenzen können Sie im Folgenden finden.