دردشة لاما 3.2 عبر الإنترنت
اكتشف دردشة Llama 3.2B أو 3B أو 11B أو 90B مجانًا عبر الإنترنت، وتعليم الذكاء الاصطناعي الثاقب، وتنزيل أكواد النماذج المحلية الكبيرة.
دردشة مجانية عبر الإنترنت لاما 3.2
اللغة الداعمة
بالنسبة للمهام النصية فقط، يتم دعم اللغة الإنجليزية والألمانية والفرنسية والإيطالية والإيطالية والبرتغالية والهندية والإسبانية والتايلاندية رسميًا. وقد تم تدريب Llama 3.2 على مجموعة أوسع من اللغات من هذه اللغات الثمانية المدعومة. ملاحظة لتطبيقات الصور + النصوص، اللغة الإنجليزية هي اللغة الوحيدة المدعومة.
* اعتماداً على سرعة الإنترنت لديك، قد يستغرق تحميل النموذج عبر الإنترنت بضع ثوانٍ.
LLaMA 3.2 هو نسخة محدثة من نموذج LLaMA 3.1 405B السابق، حيث يعتمد على بنيته الأساسية مع إدخال العديد من التحسينات. في حين أن كلا الإصدارين يستخدمان تقنية معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة من Meta AI، فإن LLaMA 3.2 يوفر دقة استجابة محسّنة وسرعات معالجة أسرع وقدرة أفضل على التكيف مع مدخلات المستخدم. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن الإصدار 3.2 قدرات تعلّم محسّنة، مما يسمح له بتقديم إجابات أكثر ملاءمة للسياق مقارنةً بالإصدار 3.1 405B، مما يجعله أداة أكثر دقة وسهولة في الاستخدام للتطبيقات الشخصية والتعليمية والتجارية.
دردشة مجانية عبر الإنترنت لاما 3.1 405B 405B
المزيد من أدوات الذكاء الاصطناعي لاما
لاما 3.1 405B دردشة مجانية عبر الإنترنت
اختبر قوة دردشة لاما 3.1 405B المجانية عبر الإنترنت: بوابتك إلى قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة والرؤى.
الدردشة الآن
الأسئلة المتداولة عن Llama 3.2
1. ما هو LLaMA 3.2؟
LLaMA 3.2 هو روبوت محادثة مجاني عبر الإنترنت مدعوم بنموذج اللغة المتقدم من Meta AI. وهو يستفيد من تقنيات التعلم العميق لتوليد استجابات شبيهة بالإنسان بناءً على مدخلات المستخدم، وتقديم المساعدة في مجالات مختلفة، بما في ذلك الاستفسارات الشخصية والتعليم والأعمال.
أسهل طريقة لاستخدام Llama 3.2 هي لاما للذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت
2. كيف يمكنني الوصول إلى LLaMA 3.2 مجانًا؟
يمكنك الوصول إلى LLaMA 3.2 عن طريق إنشاء حساب مجاني على الموقع الرسمي https://llamaai.online/. يمكنك البدء في التفاعل مع روبوت الدردشة الآلي على الفور.
3. ما الذي يجعل LLaMA 3.2 مختلفاً عن روبوتات الدردشة الآلية الأخرى؟
يتميّز LLaMA 3.2 عن غيره من خلال استخدامه لنماذج اللغة القوية الخاصة بالذكاء الاصطناعي Meta AI. فهو يتعلم باستمرار من تفاعلات المستخدم، ويحسّن استجاباته بمرور الوقت. بالإضافة إلى ذلك، فهو مجاني تماماً للاستخدام ويوفر تكاملاً سلساً مع مختلف التطبيقات.
4. هل LLaMA 3.2 آمن للاستخدام؟
نعم، إن LLaMA 3.2 آمن للاستخدام. ومع ذلك، يجب على المستخدمين الانتباه إلى مخاوف الخصوصية والتأكد من فهمهم لكيفية التعامل مع بياناتهم. تطبق Meta AI تدابير أمنية، ولكن يجب على المستخدمين مراجعة سياسة الخصوصية للبقاء على اطلاع.
5. كيف تتحسن LLaMA 3.2 بمرور الوقت؟
يستخدم LLaMA 3.2 أساليب التعلُّم المستمر، مما يعني أنه يعمل على تحسين فهمه اللغوي وقدراته التنبؤية من خلال تفاعلات المستخدم المستمرة. ويضمن ذلك أن يصبح روبوت الدردشة الآلي أكثر دقة وفائدة كلما عالج المزيد من البيانات.
6. ما هي حالات استخدام LLaMA 3.2؟
يمكن استخدام LLaMA 3.2 للمساعدة الشخصية، والرد على الاستفسارات اليومية، وتقديم الدعم التعليمي للطلاب، ومساعدة الشركات في أتمتة خدمة العملاء. إنه متعدد الاستخدامات وقابل للتكيف مع مجموعة واسعة من التطبيقات.
7. هل يمكنني استخدام LLaMA 3.2 لتطبيقات الأعمال؟
نعم، يُعدّ LLaMA 3.2 مثاليًا لتطبيقات الأعمال، خاصةً في أتمتة خدمة العملاء. ويمكنه التعامل مع الاستفسارات الشائعة، وتوفير الدعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ودمجه في تدفقات العمل الحالية للأعمال لتحسين الكفاءة ورضا العملاء.
8. ما هي قيود LLaMA 3.2؟
على الرغم من قوة LLaMA 3.2، إلا أن له قيودًا مثل عدم الدقة في الإجابات في بعض الأحيان وعدم فهم الاستفسارات المعقدة للغاية. فهو يعتمد على الاحتمالات لتوليد الإجابات، والتي قد لا تعكس دائمًا السياق الدقيق أو الناتج المطلوب.
9. كيف تتعامل LLaMA 3.2 مع الخصوصية وأمن البيانات؟
تأخذ Meta AI خصوصية البيانات على محمل الجد، حيث تطبق التشفير وإجراءات أمنية أخرى. ومع ذلك، من الضروري للمستخدمين مراجعة سياسات الخصوصية الخاصة بالمنصة لفهم كيفية جمع بياناتهم وتخزينها.
أسهل طريقة لاستخدام Llama 3.2 هي لاما للذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت
10. ما هي التحديثات المستقبلية المزمع إجراؤها على LLaMA 3.2؟
يخطط برنامج Meta AI لتعزيز LLaMA 3.2 بميزات مثل التكامل الصوتي، ودعم متعدد اللغات، وتحسينات في الدقة والأداء. تهدف هذه التحديثات إلى توسيع وظائف روبوت الدردشة الآلية وقاعدة المستخدمين، مما يجعله أكثر فائدة وسهولة في الوصول إليه.
آخر أخبار لاما 3.2
Llama 3 مقابل Gemini: مقارنة شاملة بين أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي
Llama 3 مقابل ChatGPT: مقارنة شاملة لأدوات ترميز الذكاء الاصطناعي
كيفية تدريب نموذج LLaMA 3: دليل شامل
لاما 3.1 405 ب مقابل كلود 3.5 سونيت 3.5 سونيت
Llama 3.1 405B مقابل Gemma 2: مقارنة شاملة
Llama 3.1 405B مقابل GPT-4o: مقارنة شاملة
دردشة لاما 3.2 عبر الإنترنت: دليل متعمق
LLaMA 3.2 هو أحدث نموذج للذكاء الاصطناعي تم تطويره من قبل Meta AI، ويوفر للمستخدمين إمكانات الدردشة المجانية عبر الإنترنت. وتمثل هذه التقنية قفزة في معالجة اللغة الطبيعية والتفاعل معها، حيث توفر ردوداً متقدمة على مجموعة كبيرة من استفسارات المستخدمين.
جدول المحتويات
ما هو LLaMA 3.2؟
LLaMA 3.2 هو روبوت دردشة آلي قائم على الذكاء الاصطناعي مدعوم بتقنية LLaMA (نموذج اللغة الكبير للذكاء الاصطناعي الفوقي) من Meta AI. وهو مصمم لفهم وإنشاء نص شبيه بالبشر بناءً على مدخلات المستخدم، مما يجعله متعدد الاستخدامات في مهام مثل المساعدة الشخصية والتعليم وخدمة العملاء.
نظرة عامة على تقنية LLaMA
يستخدم LLaMA تقنيات التعلم العميق لمعالجة اللغة وتوليدها. من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات النصية، يتعلم الذكاء الاصطناعي التنبؤ بمدخلات المستخدم والاستجابة لها، مما يخلق تجربة تفاعلية سلسة.
الميزات الرئيسية ل LLaMA 3.2
يعتمد الإصدار LLaMA 3.2 على الإصدارات السابقة من خلال دمج فهم لغوي محسّن، وأوقات استجابة أسرع، وواجهة مستخدم أكثر سهولة.
كيفية عمل LLaMA 3.2
يعمل LLaMA 3.2 من خلال مزيج من معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي. فهو يُنشئ نصاً من خلال التنبؤ بالكلمة التالية الأكثر احتمالاً بناءً على سياق المحادثة، مما يسمح له بالحفاظ على حوارات متماسكة وذات صلة بالسياق.
فهم بنية نموذج الذكاء الاصطناعي
تشتمل بنية نموذج LLaMA 3.2 على طبقات متعددة من المحولات التي تسمح بفهم عميق للسياق اللغوي. يعزز هذا النهج متعدد الطبقات من قدرة روبوت الدردشة الآلية على توليد استجابات شبيهة بالإنسان.
دور معالجة اللغات الطبيعية
تُعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أساسية في LLaMA 3.2، مما يسمح لها بتفسير مختلف أشكال التواصل البشري والاستجابة لها. ومن خلال التعلم المستمر من التفاعلات، يتحسن البرنامج بمرور الوقت، مما يوفر للمستخدمين إجابات أكثر دقة وفائدة.
الشروع في استخدام LLaMA 3.2
لبدء استخدام LLaMA 3.2، يحتاج المستخدمون إلى إنشاء حساب على الموقع الرسمي والوصول إلى واجهة الدردشة.
إنشاء حساب والدخول إلى الدردشة
يمكن للمستخدمين التسجيل للحصول على حساب مجاني للوصول الكامل إلى قدرات الذكاء الاصطناعي. وبمجرد تسجيل الدخول، صُممت واجهة المستخدم لتكون بديهية وسهلة التصفح، مما يسمح للمستخدمين بطرح الأسئلة أو تقديم الطلبات أو ببساطة الدردشة مع الذكاء الاصطناعي.
التنقل في واجهة المستخدم
واجهة الدردشة LLaMA 3.2 سهلة الاستخدام، وتتميز بتصميم بسيط يشجع على التفاعل. يمكن للمستخدمين إدخال النص وتلقي الردود الفورية، مع خيارات لضبط التفضيلات واستكشاف ميزات إضافية.
حالات الاستخدام ل LLaMA 3.2
يمكن تطبيق LLaMA 3.2 عبر مجموعة متنوعة من المجالات، مما يوفر المساعدة في السياقات الشخصية والتعليمية والتجارية.
المساعدة الشخصية والاستفسارات اليومية
يعمل برنامج LLaMA 3.2 كمساعد افتراضي يساعد المستخدمين على إدارة المهام والإجابة عن الأسئلة وتقديم معلومات حول مواضيع مختلفة. ويمكنه المساعدة في الجدولة والتوصيات وحل المشكلات اليومية.
الدعم التعليمي والتعلم
تُعد LLaMA 3.2 أداة قيّمة للطلاب والمعلمين، حيث تقدم إجابات فورية على الاستفسارات الأكاديمية وتفسيرات للمفاهيم المعقدة وحتى خطط تعليمية مخصصة.
تطبيقات الأعمال وخدمة العملاء
يمكن للشركات دمج نظام LLaMA 3.2 في أنظمة خدمة العملاء الخاصة بها لأتمتة الردود والتعامل مع الاستفسارات الشائعة وتقديم المساعدة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. تسمح قدرتها على التعلم من التفاعلات بتقديم دعم عملاء أكثر تخصيصاً بمرور الوقت.
مزايا استخدام LLaMA 3.2
وصول مجاني مجاني إلى الذكاء الاصطناعي المتقدم
أحد الجوانب الأكثر جاذبية في برنامج LLaMA 3.2 هو الوصول المجاني الذي يتيح للمستخدمين استكشاف قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة دون عوائق مالية.
التعلّم والتحسين المستمر
يتم تحديث نظام LLaMA 3.2 باستمرار وتنقيحه من خلال عمليات التعلم المستمرة، مما يضمن بقاءه متطورًا من حيث الأداء والدقة.
موارد المجتمع والدعم المجتمعي
يتمتع المستخدمون بإمكانية الوصول إلى مجتمع من المطورين والمتحمسين للذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى موارد دعم قوية لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها واستكشاف الميزات.
القيود والاعتبارات
على الرغم من أن LLaMA 3.2 يوفر العديد من الفوائد، إلا أن هناك بعض القيود والاعتبارات التي يجب وضعها في الاعتبار.
فهم حدود الذكاء الاصطناعي
إن LLaMA 3.2، مثل جميع نماذج الذكاء الاصطناعي، ليست مثالية. فقد يولد أحيانًا استجابات غير صحيحة أو مضللة بسبب اعتماده على الاحتمالات والتنبؤ بالسياق.
مخاوف الخصوصية وأمن البيانات
تعد خصوصية البيانات من الاعتبارات الهامة عند استخدام أي خدمة ذكاء اصطناعي عبر الإنترنت. يجب أن يكون المستخدمون على دراية بكيفية تخزين بياناتهم واستخدامها، والتأكد من أنهم مرتاحون لسياسات الخصوصية الخاصة بالمنصة.
التطورات والتحديثات المستقبلية
من المقرر أن يتلقى LLaMA 3.2 تحديثات وتحسينات مستقبلية، مما سيزيد من تحسين قدراته وتجربة المستخدم.
الميزات والتحسينات القادمة
وقد أعلنت Meta AI عن خطط لتقديم ميزات جديدة مثل التكامل الصوتي، ودعم تعدد اللغات، وتحسين إمكانية الوصول في الإصدارات القادمة من LLaMA.
ملاحظات المجتمع ومساهماته
يتأثر تطوير LLaMA 3.2 بالتعليقات الواردة من قاعدة مستخدميه، مما يساعد في تشكيل التحديثات والتحسينات المستقبلية.
الخاتمة
ملخص النقاط الرئيسية
يقدم برنامج LLaMA 3.2 للمستخدمين روبوت محادثة ذكاء اصطناعي متقدم ومجاني الاستخدام ومتعدد الاستخدامات ويتحسن باستمرار. تجعل تطبيقاته في المساعدة الشخصية والتعليم والأعمال التجارية أداة قيّمة لجمهور واسع.
التشجيع على استكشاف LLaMA 3.2
نشجع المستخدمين على استكشاف إمكانيات LLaMA 3.2 من خلال زيارة موقع الموقع الرسمي والتفاعل مع ميزات المنصة.
نظرة عامة على طراز لاما 3.2 لاما 3.2
تمثل سلسلة Llama 3.2-Vision مجموعة متطورة من النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط (LLMs) المتوفرة بأحجام 11B و90B ذات المعلمات. صُممت هذه النماذج لمعالجة كل من المدخلات النصية والصور على حد سواء، وتوليد مخرجات نصية. تم تحسين Llama 3.2-Vision للمهام المرئية مثل التعرف على الصور والاستدلال والتعليق، وهو فعال للغاية في الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالصور ويتجاوز العديد من المعايير القياسية في هذا المجال، ويتفوق على كل من النماذج مفتوحة المصدر والنماذج المملوكة في المهام المرئية.
معايير الرؤية التعليمية المضبوطة حسب الرؤية
| الفئة | المعيار | الطريقة | لاما 3.2 3.2 11 ب | لاما 3.2 90 ب 3.2 ب | كلود 3 - هايكو | GPT-4o-mini |
|---|---|---|---|---|---|---|
| المسائل على مستوى الكلية والمنطق الرياضي | MMMU (فال، 0 طلقة CoT، دقة متوسّط دقة متناهية الصغر) | النص | 50.7 | 60.3 | 50.2 | 59.4 |
| MMMU-Pro، قياسي (10 اختيارات، اختبار) | النص | 33.0 | 45.2 | 27.3 | 42.3 | |
| MMMU-Pro، الرؤية (اختبار) | الصورة | 27.3 | 33.8 | 20.1 | 36.5 | |
| ماثفيستا (testmini) | النص | 51.5 | 57.3 | 46.4 | 56.7 | |
| فهم المخططات والرسوم البيانية | الرسم البيانيQA (اختبار، اختبار CoT، دقة مريحة)* | الصورة | 83.4 | 85.5 | 81.7 | – |
| مخطط AI2 (اختبار)* | الصورة | 91.9 | 92.3 | 86.7 | – | |
| DocVQA (اختبار، ANLS)* | الصورة | 88.4 | 90.1 | 88.8 | – | |
| الإجابة على الأسئلة المرئية العامة | VQAv2 (اختبار) | الصورة | 75.2 | 78.1 | – | – |
| جنرال لواء | MMLU (طلقة صفر، CoT) | النص | 73.0 | 86.0 | 75.2 (5 طلقات) | 82.0 |
| الرياضيات | MATH (طلقة صفر، CoT) | النص | 51.9 | 68.0 | 38.9 | 70.2 |
| المنطق | GPQA (طلقة صفر، CoT) | النص | 32.8 | 46.7 | 33.3 | 40.2 |
| متعدد اللغات | MGSM (طلقة صفر، CoT) | النص | 68.9 | 86.9 | 75.1 | 87.0 |
معايير قياسية خفيفة الوزن ومضبوطة حسب التعليمات
| الفئة | المعيار | لاما 3.2 1B | لاما 3.2 3 ب | جيما 2 2B 2B IT (5 طلقات) | فاي-3.5 - ميني آي تي (5 طلقات) |
|---|---|---|---|---|---|
| جنرال لواء | MMLU (5 طلقات) | 49.3 | 63.4 | 57.8 | 69.0 |
| فتح-إعادة كتابة التقييم (0-لقطة، روج ل) | 41.6 | 40.1 | 31.2 | 34.5 | |
| TLDR9+ (اختبار، طلقة واحدة، روج ل) | 16.8 | 19.0 | 13.9 | 12.8 | |
| IFEval | 59.5 | 77.4 | 61.9 | 59.2 | |
| الرياضيات | GSM8K (طلقة صفر، CoT) | 44.4 | 77.7 | 62.5 | 86.2 |
| MATH (طلقة صفر، CoT) | 30.6 | 48.0 | 23.8 | 44.2 | |
| المنطق | تحدي القوس قوس قزح (طلقة واحدة) | 59.4 | 78.6 | 76.7 | 87.4 |
| GPQA (طلقة واحدة) | 27.2 | 32.8 | 27.5 | 31.9 | |
| هيلاسواج (0 طلقة واحدة) | 41.2 | 69.8 | 61.1 | 81.4 | |
| استخدام الأدوات | BFCL V2 | 25.7 | 67.0 | 27.4 | 58.4 |
| نيكزس | 13.5 | 34.3 | 21.0 | 26.1 | |
| سياق طويل | إنفينيتبينش/إن.إم سي (128 ألف) | 38.0 | 63.3 | – | 39.2 |
| InfiniteBench/En.QA (128 ألف) | 20.3 | 19.8 | – | 11.3 | |
| المعاهد الوطنية للصحة/متعددة الإبر | 75.0 | 84.7 | – | 52.7 | |
| متعدد اللغات | MGSM (طلقة صفر، CoT) | 24.5 | 58.2 | 40.2 | 49.8 |
المواصفات الرئيسية
| الميزة | لاما 3.2 - الرؤية 3.2 (11 ب) | لاما 3.2-فيجن (90 ب) |
|---|---|---|
| طريقة الإدخال | صورة + نص | صورة + نص |
| طريقة الإخراج | النص | النص |
| عدد المعلمات | 11 ب (10.6 ب) | 90 ب (88.8 ب) |
| طول السياق | 128k | 128k |
| حجم البيانات | 6ب أزواج الصور والنصوص | 6ب أزواج الصور والنصوص |
| الإجابة على الأسئلة العامة | مدعومة | مدعومة |
| قطع المعرفة | كانون الأول/ديسمبر 2023 | كانون الأول/ديسمبر 2023 |
| اللغات المدعومة | الإنجليزية، والفرنسية، والإسبانية، والبرتغالية، وغيرها (مهام نصية فقط) | اللغة الإنجليزية (مهام الصورة + النص فقط) |
هندسة النماذج والتدريب
يعتمد Llama 3.2-Vision على نموذج Llama 3.1 النصي فقط من خلال إضافة قدرات المعالجة البصرية. تستخدم البنية نموذجًا لغويًا انحداريًا ذاتي الانحدار مع محول رؤية متخصص، والذي يستخدم طبقات متقاطعة لدمج المدخلات البصرية في عملية توليد اللغة في النموذج. يتيح هذا النهج التعامل مع المهام التي تتضمن الصور والنصوص بسلاسة.
نظرة عامة على التدريب
- البيانات: تم التدريب على 6 مليارات زوج من الصور والنصوص.
- الضبط الدقيق: يستخدم الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT) والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية (RLHF) للمواءمة مع التفضيلات البشرية.
- محول الرؤية: يدمج محول رؤية مدرب بشكل منفصل للمهام القائمة على الصور.
اللغات المدعومة والتخصيص
يدعم Llama 3.2-Vision لغات متعددة للمهام النصية فقط، بما في ذلك الإنجليزية والألمانية والفرنسية وغيرها. ومع ذلك، بالنسبة للمهام متعددة الوسائط التي تتضمن نصًا وصورًا، فإن اللغة الإنجليزية هي اللغة الوحيدة المدعومة. يمكن للمطوّرين ضبط Llama 3.2 للعمل مع لغات أخرى، شريطة الالتزام برخصة مجتمع Llama 3.2.
استهلاك الطاقة والأثر البيئي
تطلب تدريب نماذج Llama 3.2-Vision موارد حاسوبية كبيرة. يوضح الجدول أدناه استهلاك الطاقة وانبعاثات غازات الاحتباس الحراري أثناء التدريب:
| الطراز | ساعات التدريب (GPU) | استهلاك الطاقة (وات) | الانبعاثات حسب الموقع (بأطنان مكافئ ثاني أكسيد الكربون) | الانبعاثات المستندة إلى السوق (بأطنان مكافئ ثاني أكسيد الكربون) |
|---|---|---|---|---|
| لاما 3.2 - الرؤية 11 ب | 245 ألف ساعة H100 ساعة | 700 | 71 | 0 |
| لاما 3.2-الرؤية 90B | 1.77 مليون ساعة H100 1.77M | 700 | 513 | 0 |
| الإجمالي | 2.02M | 584 | 0 |
حالات الاستخدام المقصود
يحتوي Llama 3.2-Vision على تطبيقات عملية متنوعة، في المقام الأول في البيئات التجارية والبحثية. تشمل مجالات الاستخدام الرئيسية ما يلي:
- الإجابة على الأسئلة المرئية (VQA): يجيب النموذج على الأسئلة المتعلقة بالصور، مما يجعله مناسبًا لحالات الاستخدام مثل البحث عن المنتجات أو الأدوات التعليمية.
- ضمان جودة المستند (DocVQA): يمكنه فهم تخطيط المستندات المعقدة والإجابة عن الأسئلة بناءً على محتوى المستند.
- شرح الصور: إنشاء تسميات توضيحية وصفية للصور تلقائيًا، وهي مثالية لوسائل التواصل الاجتماعي أو تطبيقات إمكانية الوصول أو إنشاء المحتوى.
- استرجاع الصور والنصوص: يطابق الصور مع النص المقابل، وهو مفيد لمحركات البحث التي تعمل مع البيانات المرئية والنصية.
- التأريض البصري: يحدد مناطق معينة من الصورة بناءً على أوصاف اللغة الطبيعية، مما يعزز فهم أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحتوى المرئي.
السلامة والأخلاقيات
تم تطوير Llama 3.2 مع التركيز على الاستخدام المسؤول. تم دمج الضمانات في النموذج لمنع إساءة الاستخدام، مثل التعرف على الصور الضارة أو توليد محتوى غير لائق. وقد تم اختبار النموذج على نطاق واسع للمخاطر المرتبطة بالأمن السيبراني، وسلامة الأطفال، وإساءة الاستخدام في المجالات عالية الخطورة مثل الأسلحة الكيميائية أو البيولوجية.
يسلط الجدول التالي الضوء على بعض المعايير الرئيسية ومقاييس الأداء الخاصة ب Llama 3.2Vision:
| المهمة/القدرة | المعيار | لاما 3.2 3.2 11 ب | لاما 3.2 90 ب 3.2 ب |
|---|---|---|---|
| فهم الصورة | VQAv2 | 66.8% | 73.6% |
| الاستدلال البصري | MMMU | 41.7% | 49.3% |
| فهم الرسم البياني | الرسم البياني | 83.4% | 85.5% |
| المنطق الرياضي | ماثفيستا | 51.5% | 57.3% |
النشر المسؤول
وفرت Meta أدوات مثل Llama Guard و Prompt Guard لمساعدة المطورين على ضمان نشر نماذج Llama 3.2 بأمان. ونشجع المطورين على اعتماد هذه الضمانات للتخفيف من المخاطر المتعلقة بالسلامة وسوء الاستخدام، والتأكد من توافق حالات الاستخدام مع المعايير الأخلاقية.
في الختام، يمثل برنامج Llama 3.2-Vision تقدمًا كبيرًا في نماذج اللغة متعددة الوسائط. وبفضل قدراته القوية في مجال الاستدلال بالصور وتوليد النصوص، فهو قابل للتكيف بشكل كبير مع التطبيقات التجارية والبحثية المتنوعة مع الالتزام بإرشادات السلامة والإرشادات الأخلاقية الصارمة.
العربية 
English 
简体中文 
Español 
Русский 
Português 
Français 
Bahasa Indonesia 
日本語 
Deutsch 
한국어 
Türkçe 
Italiano 
Polski 
Nederlands 
Norsk bokmål 
Magyar 
Čeština 
Svenska 
Română 
Suomi 
Dansk
xIHKKCymiXkaedgZ
Llama is fabolous. Thank you Meta
Inspiring quest there. What happened after? Take care!
Hey people!!!!!
Good mood and good luck to everyone!!!!!