Online Llama 3.1 405B

Oplev gratis online Llama 3.1 405B-chat, indsigtsfuld AI-uddannelse, og download lokale store modelkoder.

GRATIS online lama 3 chat

Llama 3.1 405B Chat med websøgning

Try Reflection 70B Chat – Based On Llama 3.1

Sproglig støtte

Engelsk: Mit modersmål!

Spansk: ¡Hola! Jeg taler også spansk!

Fransk: Oui, je parle Français, matey!

Tysk: Ja, jeg taler også tysk!

Italiensk: Ciao! Jeg snakker på italiensk, makker!

Portugisisk: Olá! Jeg taler også portugisisk!

Hollandsk: Hallo! Jeg taler hollandsk, makker!

Russer: Привет! Jeg taler også Русский!

Kinesisk: (forenklet) og (traditionel) - Ja, jeg taler også mandarin!

Japansk: Konnichiwa! Jeg snakker også med!

Koreansk: - Ja, jeg taler også hangul!

Arabisk: مرحبا! Jeg taler også العربية!

Hebraisk: שלום! Jeg taler også עברית!

Afhængigt af din internethastighed kan det tage et par sekunder at indlæse modellen online.

Online Llama 3.1 Chat | Instruktionstilstand

Flere lama AI-værktøjer

GRATIS online lama 3 chat

Oplev kraften i FREE Online Llama 3: Din indgang til avancerede AI-funktioner og -indsigter.

Chat nu

download Llama 3.1 Model

Få fingrene i den nyeste Llama 3.1 405B-model helt gratis.

Download

Llama 3 vidensdatabase

Din kilde til brugsanvisninger og undervisningsmateriale.

Få mere at vide

Meta Llama 3.1 er Metas seneste sprogmodel med 405 milliarder parametre. Den tilbyder avancerede muligheder inden for naturlig sprogbehandling, herunder tekstgenerering, sprogoversættelse og samtalesystemer.

Den nemmeste måde at bruge Llama 3.1 på er Llama AI Online

Du kan få adgang til Meta Llama 3.1 og dens ressourcer via den officielle hjemmeside lama.meta.com og udforsk det omfattende modelkort og brugsanvisningen på Metas GitHub-arkiv.

Meta Llama 3.1 har 405 milliarder parametre, hvilket gør den til en af de mest kraftfulde sprogmodeller, der findes. Den giver forbedret nøjagtighed og effektivitet i forståelsen og genereringen af naturligt sprog.

Meta Llama 3.1 er designet til forskellige anvendelser, herunder tekstgenerering, sprogoversættelse og samtalesystemer, hvilket gør det til et alsidigt værktøj for udviklere og forskere.

Med sine omfattende parametre og avancerede arkitektur giver Meta Llama 3.1 mere præcise og kontekstuelt relevante resultater, hvilket forbedrer ydeevnen for naturlige sprogbehandlingsopgaver.

Modelkortet til Meta Llama 3.1 kan findes på Metas officielle GitHub-repository. Det indeholder detaljerede oplysninger om modellens muligheder, retningslinjer for brug og tekniske specifikationer.

Ja, Meta Llama 3.1 er tilgængelig til open source-brug. Meta stiller omfattende ressourcer og dokumentation til rådighed for at hjælpe udviklere med at integrere og bruge modellen effektivt.

Meta Llama 3.1 kan integreres i online chat-applikationer for at forbedre samtaleevnerne. Du kan udnytte dens avancerede naturlige sprogforståelse til at skabe mere interaktive og responsive chatbots.

Meta tilbyder omfattende ressourcer, herunder et detaljeret modelkort, brugsanvisninger og eksempler på deres GitHub-arkiv. Derudover er det bedste værktøj til at udforske Meta Llama 3.1 gennem https://llamaai.online/.

Ja, Meta Llama 3.1 er meget effektiv til sprogoversættelsesopgaver. Dens avancerede funktioner til behandling af naturligt sprog sikrer nøjagtige og kontekstuelt passende oversættelser på tværs af forskellige sprog.

Seneste nyheder om Llama 3

Llama 3.1 405B VS Claude 3.5 Sonnet

Llama 3.1 405B VS Claude 3.5 Sonnet

Indholdsfortegnelse Introduktion Denne artikel dykker ned i en sammenlignende analyse mellem to banebrydende AI-modeller: Llama 3.1 405B af ...

Online Llama 3.1 405B Chat: En dybdegående guide

Meta Llama 3.1 er Metas seneste sprogmodel med 405 milliarder parametre. Den tilbyder avancerede muligheder inden for naturlig sprogbehandling, herunder tekstgenerering, sprogoversættelse og samtalesystemer.

Indholdsfortegnelse

  1. Hvad er Llama 3.1 405B?
  2. Betydningen af Llama 3.1 405B for Meta AI
  3. Fordele ved at bruge Online Llama 3.1 405B Chat
  4. Egnede scenarier for brug af Online Llama 3.1 405B Chat
  5. Hvem kan bruge Online Llama 3.1 405B Chat
  6. Alternativer til Llama 3.1 405B-modeller og fordele og ulemper

Hvad er Llama 3.1 405B?

Llama 3.1 405B er den seneste udgave af Meta AI's Llama-serie, der byder på betydelige fremskridt inden for behandling og forståelse af naturligt sprog. Denne model har 405 milliarder parametre, hvilket gør den til en af de mest kraftfulde AI-modeller til dato. Dens primære anvendelsesområder omfatter sprogoversættelse, samtale-AI og avanceret tekstanalyse.

Betydningen af Llama 3.1 405B for Meta AI

Llama 3.1 405B-modellen er en hjørnesten i Meta AI's strategi for at skubbe grænserne for AI-kapaciteter. Dens store parametersæt giver mulighed for mere nuanceret og præcis sprogbehandling, hvilket er afgørende for at udvikle næste generations AI-applikationer. Denne model understøtter en bred vifte af opgaver, fra enkle chatbots til komplekse dataanalyseværktøjer, hvilket understreger Meta AI's engagement i innovation.

Fordele ved at bruge Online Llama 3.1 405B Chat

Forbedret ydeevne

Den online Llama 3.1 405B-chat tilbyder uovertruffen ydeevne med hensyn til svarnøjagtighed og -hastighed. Brugerne nyder godt af en meget lydhør og intelligent samtalepartner, der er i stand til at forstå og generere menneskelignende tekst.

Tilgængelighed

Ved at levere en online-grænseflade sikrer Meta AI, at brugerne kan få adgang til de kraftfulde funktioner i Llama 3.1 405B uden behov for omfattende hardware eller teknisk ekspertise. Dette demokratiserer adgangen til avancerede AI-funktioner.

Alsidighed

Onlinechatplatformen kan bruges på tværs af forskellige brancher, herunder kundeservice, uddannelse og indholdsskabelse. Dens evne til at forstå og generere kontekstuelt relevante svar gør den til et værdifuldt værktøj for både professionelle og entusiaster.

Egnede scenarier for brug af Online Llama 3.1 405B Chat

Kundesupport

Virksomheder kan udnytte den online Llama 3.1 405B-chat til effektiv kundesupport og håndtere en stor mængde forespørgsler på samme tid, samtidig med at de giver præcise svar.

Pædagogiske værktøjer

Undervisere og studerende kan bruge denne AI til læringsformål, herunder sprogøvelser, informationssøgning og interaktive vejledningssessioner.

Skabelse af indhold

Skribenter og marketingfolk kan bruge AI til at generere ideer, udarbejde indhold og endda redigere og forbedre eksisterende tekster, hvilket strømliner processen med at skabe indhold.

Hvem kan bruge Online Llama 3.1 405B Chat

Den online Llama 3.1 405B-chat er designet til en bred vifte af brugere, herunder:

  • Virksomheder: For at forbedre kundeinteraktion og supporttjenester.
  • Undervisere og studerende: Som læringshjælp og informationsressource.
  • Skabere af indhold: At øge produktiviteten og kreativiteten i indholdsgenereringen.
  • Forskere: Til udførelse af avanceret tekstanalyse og sprogrelaterede studier.

Alternativer til Llama 3.1 405B-modeller og fordele og ulemper

ModelFordeleUlemper
GPT-4Meget avancerede, omfattende træningsdataKræver betydelige beregningsressourcer
BERTFremragende til at forstå sammenhængen i en tekstIkke så stærk i tekstgenerering
T5Alsidig og kraftfuld i både forståelse og genereringKan være langsommere på grund af sin kompleksitet
RoBERTaForbedret robusthed og ydeevne i forhold til BERTBegrænset til specifikke opgaver, mindre alsidig

Oversigt over specifikationer for Llama 3.1-modellen

Den Oversigt over specifikationer for Llama 3.1-modellen giver en detaljeret oversigt over de vigtigste tekniske specifikationer for forskellige Llama 3.1-modeller, herunder 8B-, 70B- og 405B-versionerne. Denne tabel fremhæver vigtige aspekter som træningsdata, parameterstørrelse, input- og outputmodaliteter, kontekstlængde og tokenantal, som alle er afgørende for at forstå præstationsmålinger og AI-muligheder af disse modeller. For brugere, der søger indsigt i Lama-modeller og deres anvendelse i AI-udviklingfungerer denne oversigt som en vigtig reference. Uanset om du udforsker Brugsscenarier eller dykke ned i de tekniske finurligheder af online Llama 3.1 405B Chatgiver denne tabel de grundlæggende data, der er nødvendige for at forstå omfanget og rækkevidden af Meta AI's fremskridt inden for model specifikationer.

ModelTræningsdataParametreInput-modaliteterOutput-modaliteterKontekst LængdeGQAAntal tokensCutoff for viden
8BEn ny blanding af offentligt tilgængelige onlinedata.8BFlersproget tekstFlersproget tekst og kode128kJa15T+December 2023
70BEn ny blanding af offentligt tilgængelige onlinedata.70BFlersproget tekstFlersproget tekst og kode128kJa15T+December 2023
405BEn ny blanding af offentligt tilgængelige onlinedata.405BFlersproget tekstFlersproget tekst og kode128kJa15T+December 2023

Lamaernes miljøpåvirkning og ressourceforbrug 3.1 Modeller

Den Lamaernes miljøpåvirkning og ressourceforbrug 3.1 Modeller tabel giver et omfattende kig på træningstid, Strømforbrugog Udledning af drivhusgasser forbundet med forskellige Llama 3.1-modeller, herunder 8B-, 70B- og 405B-versionerne. Denne analyse er afgørende for at forstå det miljømæssige fodaftryk af AI-udvikling processer, især for modeller med omfattende Tekniske specifikationer og ressourcekrav. For dem, der er interesseret i de bredere konsekvenser af at anvende avancerede AI-muligheder ligesom online Llama 3.1 405B Chatkaster denne tabel lys over præstationsmålinger relateret til bæredygtighed. De præsenterede data understreger ikke kun de betydelige ressourcebehov for banebrydende Lama-modeller men understreger også vigtigheden af at tage hensyn til miljøfaktorer i Brugervejledninger og udviklingspraksis.

ModelTræningstid (GPU-timer)Strømforbrug til træning (W)Stedsbaseret udledning af drivhusgasser (tons CO2eq)Markedsbaseret udledning af drivhusgasser (tons CO2eq)
Llama 3.1 8B1.46M7004200
Llama 3.1 70B7.0M7002,0400
Llama 3.1 405B30.84M7008,9300
I alt39.3M11,3900

Benchmark-ydelse af Llama 3.1-modeller

Den Benchmark-ydelse af Llama 3.1-modeller tabel giver en detaljeret evaluering af forskellige Llama-modeller, herunder den seneste Llama 3.1 405Bpå tværs af en række præstationsmålinger. Denne omfattende analyse omfatter benchmarks for generelle opgaver, vidensbaseret ræsonnement, læseforståelse og meget mere, hvilket giver indsigt i... AI-muligheder af disse modeller. For dem, der er interesserede i AI-udvikling og den virkelige verdens anvendelser af Lama-modellerfremhæver denne tabel de Tekniske specifikationer og effektivitet af hver model. Den fungerer som en værdifuld ressource til at forstå de sammenlignelige resultater af online Llama 3.1 405B Chat og dens forgængere i forskellige Brugsscenarier.

Foruddannede basismodeller

Den Foruddannede basismodeller Tabellen viser en sammenlignende oversigt over Lama 3 og Llama 3.1 modeller på tværs af flere benchmarks og målinger. Dette afsnit indeholder data om generel præstation, vidensræsonnement og læseforståelse, hvilket afspejler modellernes Tekniske specifikationer og AI-muligheder. Med detaljerede resultater for hver model, herunder Llama 3.1 405Ber denne tabel vigtig for at vurdere disse modellers indledende ydeevne i en række forskellige sammenhænge. For brugere, der udforsker online Llama 3.1 405B Chat og dens effektivitet, giver denne tabel værdifuld indsigt i de grundlæggende benchmarks, der understøtter disse Lama-modeller.

KategoriBenchmark#-skudMetriskLlama 3 8BLlama 3.1 8BLlama 3 70BLlama 3.1 70BLlama 3.1 405B
GenereltMMLU5macro_avg/acc_char66.766.779.579.385.2
MMLU-Pro (CoT)5macro_avg/acc_char36.237.155.053.861.6
AGIEval engelsk3-5gennemsnit/acc_char47.147.863.064.671.6
CommonSenseQA7acc_char72.675.083.884.185.8
Winogrande5acc_char60.583.386.7
BIG-Bench Hard (CoT)3gennemsnit/em61.164.281.381.685.9
ARC-udfordring25acc_char79.479.793.192.996.1
Ræsonnement om videnTriviaQA-Wiki5em78.577.689.789.891.8
LæseforståelseSQuAD1em76.477.085.681.889.3
QuAC (F1)1f144.444.951.151.153.6
BoolQ0acc_char75.775.079.079.480.0
DROP (F1)3f158.459.579.779.684.8

Instruktionstunede modeller

Den Instruktionstunede modeller tabel giver et fokuseret kig på, hvordan Llama 3.1 modeller, især de Llama 3.1 405B, når de finjusteres til specifikke opgaver. Dette afsnit indeholder præstationsmålinger for opgaver, der følger instruktioner, kodeevaluering og ræsonnement, og fremhæver de forbedrede AI-muligheder opnået gennem instruktionstuning. Det er en vigtig ressource til at forstå model specifikationer der driver den online Llama 3.1 405B Chat's evne til at håndtere komplekse forespørgsler og opgaver. Denne tabel er uvurderlig for dem, der udvikler applikationer eller opretter Brugervejledninger der udnytter den Llama 3.1 modellernes avancerede evner.

KategoriBenchmark#-skudMetriskLlama 3 8B InstruktørLlama 3.1 8B InstruktørLlama 3 70B InstruktørLlama 3.1 70B InstruerLlama 3.1 405B Instruktion
GenereltMMLU5makro_avg/acc68.569.482.083.687.3
MMLU (CoT)0makro_avg/acc65.373.080.986.088.6
MMLU-Pro (CoT)5micro_avg/acc_char45.548.363.466.473.3
IFEval76.880.482.987.588.6
RæsonnementARC-C0acc82.483.494.494.896.9
GPQA0em34.630.439.541.750.7
KodeHumanEval0pass@160.472.681.780.589.0
MBPP ++ basisversion0pass@170.672.882.586.088.6
Multipl-E HumanEval0pass@150.865.575.2
Multipl-E MBPP0pass@152.462.065.7
MatematikGSM-8K (CoT)8em_maj1@180.684.593.095.196.8
MATH (CoT)0final_em29.151.951.068.073.8
Brug af værktøjAPI-bank0acc48.382.685.190.092.0
BFCL0acc60.376.183.084.888.5
Gorilla Benchmark API Bench0acc1.78.214.729.735.3
Nexus (0-skud)0makro_avg/acc18.138.547.856.758.7
FlersprogetFlersproget MGSM (CoT)0em68.986.991.6

Flersprogede benchmarks

Den Flersprogede benchmarks tabel viser resultaterne af Llama 3.1 modeller på forskellige sprog, herunder portugisisk, spansk, italiensk, tysk, fransk, hindi og thai. Dette afsnit illustrerer modellernes evne til at håndtere flersproget input og giver præstationsmålinger, der er specifikke for hvert sprog. For dem, der er interesserede i at implementere online Llama 3.1 405B Chat i forskellige sproglige kontekster, fremhæver denne tabel de AI-muligheder og Tekniske specifikationer der gør disse modeller alsidige på tværs af forskellige sprog. Det er en vigtig ressource til at forstå, hvor godt Lama-modeller optræde globalt Brugsscenarier og for at skabe effektive Brugervejledninger.

KategoriBenchmarkSprogLlama 3.1 8BLlama 3.1 70BLlama 3.1 405B
GenereltMMLU (5-shot, macro_avg/acc)Portugisisk62.1280.1384.95
Spansk62.4580.0585.08
Italiensk61.6380.485.04
Tysk60.5979.2784.36
Fransk62.3479.8284.66
Hindi50.8874.5280.31
Thai50.3272.9578.21

Modellevalueringer med benchmarks

Tabellen Benchmark Performance of Llama 3.1 Models giver en detaljeret evaluering af forskellige Llama-modeller, herunder den seneste Llama 3.1 405B, på tværs af en række præstationsmålinger. Denne omfattende analyse omfatter benchmarks for generelle opgaver, vidensræsonnement, læseforståelse og meget mere, hvilket giver indsigt i disse modellers AI-kapacitet. For dem, der er interesseret i AI-udvikling og Llama-modellernes anvendelse i den virkelige verden, fremhæver denne tabel de tekniske specifikationer og effektiviteten af hver model. Den fungerer som en værdifuld ressource til at forstå den sammenlignende ydeevne af online Llama 3.1 405B Chat og dens forgængere i forskellige brugsscenarier.

3 kommentarer til “Llama 3.1 405B | Free, Online Chat”

Skriv en kommentar

da_DKDansk
Del til...