インターネットを徹底的に調べ尽くした後、大金をかけずに Llama-3 のパワーを活用する方法についての調査結果を皆さんにお伝えできることを嬉しく思います。大規模な言語モデルである Llama-3 は、私たちの仕事や創作のやり方に革命を起こす可能性を秘めていますが、その機能を利用するには高額な費用がかかります。
誰もが利用できるようにする方法を見つけようと決意し、1 ペニーも費やすことなく Llama-3 の可能性を引き出すことができる 7 つの隠れた宝石を発見しました。あまり知られていないプラットフォームから独創的な回避策まで、Llama-3 を無料で使い始める方法を紹介します。開発者、ライター、または AI に興味があるだけの人でも、コストをかけずにこの最先端技術の可能性を解き放つ準備をしてください。
メタAIウェブ
Meta AIは、オーストラリア、カナダ、ガーナ、ジャマイカ、マラウイ、ニュージーランド、ナイジェリア、パキスタン、シンガポール、南アフリカ、ウガンダ、ザンビア、ジンバブエなど、世界中のさまざまな国で利用できます。この最先端の人工知能プラットフォームには、Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger、Meta AI ウェブサイトなどのさまざまな Meta サービスを通じて英語でアクセスできます。
Meta のプラットフォームに直接アクセスするのが、Llama を公式にフルに体験する最良の方法です。残念ながら、私はプレミアム VPN サブスクリプションを持たない香港在住のユーザーなので、完全なインターフェースを紹介することはできません。
AnakinAI は、Meta Llama-3 70B および 8B モデルを AI ツール プラットフォームで提供しており、無料で使用できます。このプラットフォームには、他にも何百もの AI アプリが用意されており、自分でアプリを構築することもできます。
7B、8Bモデルは以下のように英語と日本語でご使用いただけます。
パープレキシティラボ
Perplexity AI の一部であるPerplexity Labs は、開発者が Llama 3 を含む大規模な言語モデルを探索および実験するためのユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供します。シンプルで直感的なインターフェイスにより、llama-3-70b-instruct または llama-3-8b-instruct モデルを簡単に選択して、すぐに操作を開始できます。Perplexity Labs の注目すべき利点の 1 つは、トークン制限が寛大なことです。これにより、Llama 3 の機能を制限なく広範囲にテストできます。
llama-3–70b-instruct モデルの場合、5 秒あたり最大 20 件、1 分あたり最大 60 件、1 時間あたり最大 600 件のリクエストが可能で、トークン レート制限は 1 分あたり 40,000 トークン、10 分あたり 160,000 トークンです。llama-3–8b-instruct モデルにも同様の制限があり、トークン レート制限は 10 秒あたり 16,000 トークン、1 分あたり 160,000 トークン、10 分あたり 512,000 トークンです。Perplexity Labs は、OpenAI の GPT モデルを搭載した検索エンジンである Perplexity AI の一部であり、その優れた機能とユーザー フレンドリーなインターフェイスは間違いなく試してみる価値があります。
HuggingChat HuggingChat は、HuggingFace によって開発されたオープンソース インターフェースであり、ユーザーはこれを使用して Llama 3 などの大規模な言語モデルを操作できます。
ログインするか、無料アカウントを作成し、「Meta-Llama-3–70B-Instruct」モデルを選択して会話を開始するだけです。直感的なインターフェイスにより、Llama 3 とのやり取りは簡単ですが、無料トークンの量は明確に指定されていません。
Replicate Replicate Playground を使用すると、ユーザーはアカウントを作成せずに Llama 3 モデルを試すことができます。モデルにはmeta-llama-3–70bおよびmeta-llama-3–8bからアクセスします。シンプルなインターフェイスにより、Llama 3 モデルのテストと比較を簡単に開始できます。
ヴェルセルチャット
Vercel Chat では、「llama-3–70b-instruct」を除く Llama 3 モデルの無料テストを提供しています。2 つ以上のモデルと並べてチャットすることで、応答品質とトークンの使用状況を比較できます。この機能により、さまざまなモデルの長所、短所、コスト効率に関する貴重な洞察が得られます。
ローカルマシンでllama チャットボットを実行する
システムに必要なハードウェア機能がある場合は、ローカル マシンでllama Chatbot をセットアップして実行できます。これを行うには、次の手順を実行します。
これらの手順に従うことで、自分のマシン上でチャットボットを実行し、実験し、その機能を調べることができます。
この記事で紹介した7つの無料メソッドを使えば、誰でもこの革新的な言語モデルのパワーを活用できます。ユーザーフレンドリーなプラットフォームの探索からオープンソース実装の活用まで、可能性は無限です。
注: この投稿は、言及されているプラットフォームのいずれともスポンサー契約や提携契約を結んでいません。この情報は、Llama 3 モデルと大規模言語テクノロジーの探索に関心のある読者のためにのみ共有しています。私の目標は、役立つリソースと洞察を提供することです。この情報がお役に立てば幸いです。