Online Llama 3.3
Tutustu ilmaiseen online Llama 3.3 1B, 3B, 11B tai 70B chattiin, oivaltavaan tekoälykoulutukseen ja lataa paikallisia suuria mallikoodeja.

Ilmainen Online Llama 3.3 Chat
Llama 3.3 on Meta AI:n kehittämä huippuluokan suuri kielimalli (LLM), joka on suunniteltu edistämään luonnollisen kielen ymmärtämistä ja tuottamista useilla kielillä. Llama 3.3 tarjoaa 70 miljardin parametrin avulla parannetun suorituskyvyn ja tehokkuuden, mikä tekee siitä arvokkaan työkalun sekä kaupallisiin että tutkimussovelluksiin.
LLaMA 3.3 on päivitetty versio aiemmasta LLaMA 3.2 405B -mallista, joka perustuu sen ydinarkkitehtuuriin ja sisältää useita parannuksia. Molemmat versiot hyödyntävät Meta AI:n kehittynyttä luonnollisen kielen prosessointiteknologiaa, mutta LLaMA 3.3 tarjoaa paremman vastaustarkkuuden, nopeamman prosessointinopeuden ja paremman mukautuvuuden käyttäjän syötteisiin. Lisäksi 3.3 sisältää parannetut oppimisominaisuudet, joiden ansiosta se pystyy antamaan kontekstiin paremmin liittyviä vastauksia verrattuna 3.2 405B:hen, mikä tekee siitä hienostuneemman ja käyttäjäystävällisemmän työkalun henkilökohtaisiin, koulutus- ja liiketoimintasovelluksiin.
Ilmainen Online Llama 3.2 Chat
Ilmainen Online Llama 3.1 Chat
Lisää laaman tekoälytyökaluja

ILMAINEN Online Llama 3.1 405B chat
Koe ILMAISEN Online Llama 3.1 405B Chatin voima: Porttisi kehittyneisiin tekoälyominaisuuksiin ja oivalluksiin.
Juttele nytUsein kysytyt kysymykset Llama 3.3:sta
Q1: Mikä on Llama 3.3?
A1: Llama 3.3 on Meta AI:n kehittämä huippuluokan suuri kielimalli (LLM), joka on suunniteltu luonnollisen kielen ymmärtämiseen, tekstin tuottamiseen ja monikieliseen tukeen.
Kysymys 2: Miten voin käyttää Llama 3.3:a ilmaiseksi?
A2: Voit käyttää Llama 3.3:aa ilmaiseksi seuraavilla alustoilla kuin llamaai.online, joka tarjoaa helppokäyttöisen chat-käyttöliittymän.
Q3: Tukeeko Llama 3.3 useita kieliä?
A3: Kyllä, Llama 3.3 on koulutettu useilla kielillä, kuten englanniksi, espanjaksi, ranskaksi, saksaksi, portugaliksi ja hindiksi.
Q4: Miten Llama 3.3 vertautuu ChatGPT:hen?
A4: Llama 3.3 kilpailee ChatGPT:n kaltaisten mallien kanssa tarjoamalla kehittyneitä tekoälyavusteisia vastauksia, monikielisen tuen ja avoimen lähdekoodin saatavuuden.
Q5: Mikä tekee Llama 3.3:sta paremman kuin aiemmat versiot?
A5: Llama 3.3 parantaa aiempia versioita seuraavasti parannettu harjoitusaineisto, paremmat päättelyominaisuudet ja tehokkaampi suorituskyky..
Q6: Voinko käyttää Llama 3.3:a ammatilliseen kirjoittamiseen?
A6: Kyllä, Llama 3.3 on erinomainen työkalu sisällön luomiseen, blogin kirjoittamiseen, SEO-optimointiin ja muuhun.
Q7: Onko Llama 3.3 ilmainen kaupalliseen käyttöön?
A7: Vaikka Llama 3.3 on avointa lähdekoodia, siihen voi liittyä joitakin käyttörajoituksia. Tarkista viralliset lisenssiehdot ennen kuin sitä käytetään kaupallisesti.
Q8: Millaisia tekoälytehtäviä Llama 3.3 voi käsitellä?
A8: Llama 3.3 on erinomainen tekstin tuottaminen, kääntäminen, tiivistäminen, luova kirjoittaminen ja keskusteleva tekoäly..
K9: Miten integroin Llama 3.3:n sovelluksiini?
A9: Kehittäjät voivat integroida Llama 3.3:n käyttämällä koneoppimiskehyksiä, kuten Halailevat kasvot Transformers.
Q10: Vaatiiko Llama 3.3 tehokkaan laitteiston?
A10: Llama 3.3:n käyttäminen paikallisesti vaatii seuraavat vaatimukset huipputehokkaat GPU:t, mutta pilvipohjaiset ratkaisut, kuten llamaai.online voit käyttää sitä ilman kallista laitteistoa.
Q11: Voiko Llama 3.3 kirjoittaa koodia?
A11: Kyllä, Llama 3.3 voi luoda ja debugata koodia seuraavasti Python, JavaScript, Java, C++ ja muut ohjelmointikielet.
Q12: Kuinka tarkka Llama 3.3 on?
A12: Llama 3.3 on koulutettu suuri tietokokonaisuus suuren tarkkuuden vuoksi, mutta tarkista tiedot aina kriittisten sovellusten osalta.
K13: Voinko hienosäätää Llama 3.3:n tiettyjä tehtäviä varten?
A13: Kyllä, edistyneet käyttäjät voivat hienosäätää Llama 3.3:a mukautetuilla tietokokonaisuuksilla erikoissovelluksia varten.
Q14: Onko Llama 3.3:n käyttömäärää rajoitettu?
A14: Alustat kuten llamaai.online voi olla käyttörajoituksia, joilla varmistetaan tasapuolinen pääsy kaikille käyttäjille.
Kysymys 15: Onko Llama 3.3:ssa eettisiä suojatoimia?
A15: Kyllä, Meta AI on toteuttanut sisällön moderointi ja suojatoimet väärinkäytön estämiseksi.
Q16: Voiko Llama 3.3 luoda kuvia?
A16: Ei, Llama 3.3 on tekstipohjainen tekoälymalli. Kuvien luomiseen kannattaa harkita sellaisia malleja kuin DALL-E tai stabiili diffuusio.
Q17: Miten voin parantaa Llama 3.3:n vastauksia?
A17: Käyttämällä selkeät ja yksityiskohtaiset kehotukset parantaa vastausten laatua. Kokeile erilaisia kehotuksia parempien tulosten saavuttamiseksi.
Q18: Onko Llama 3.3 saatavilla API:na?
A18: Kyllä, kehittäjät voivat käyttää Llama 3.3 API tekoälykäyttöisiä sovelluksia varten.
Kysymys 19: Voiko Llama 3.3:aa käyttää chat-robotteihin?
A19: Ehdottomasti! Llama 3.3 on loistava valinta seuraaville tahoille Tekoälyn chatbotit, virtuaaliset avustajat ja asiakastukisovellukset.
Q20: Missä voin pysyä ajan tasalla Llama 3.3:sta?
A20: Seuraa Meta AI:n viralliset kanavat ja vieraile llamaai.online päivityksiä ja yhteisön keskusteluja varten.
Viimeisimmät Llama 3.3 uutiset

Llama 3 VS Gemini: Tekoälyn koodaustyökalujen kattava vertailu

Llama 3 vs ChatGPT: Kattava vertailu tekoälyn koodaustyökalujen välillä.

LLaMA 3 -mallin kouluttaminen: Kattava opas

Llama 3.1 405B VS Claude 3.5 Sonnet 3.5 Sonnet

Llama 3.1 405B VS Gemma 2: kattava vertailu

Llama 3.1 405B vs GPT-4o: Kattava vertailu
Online Llama 3.3 Chat: Lama: Syvällinen opas
LLaMA 3.3 on Meta AI:n kehittämä uusin tekoälymalli, joka tarjoaa käyttäjille ilmaiset online-chat-ominaisuudet. Tämä teknologia edustaa harppausta luonnollisen kielen käsittelyssä ja vuorovaikutuksessa, ja se tarjoaa kehittyneitä vastauksia monenlaisiin käyttäjäkyselyihin.
Mikä on Llama 3.3?
6. joulukuuta 2024 julkaistu Llama 3.3 on huipputekninen LLM, joka perustuu edeltäjiinsä käyttämällä kehittyneitä koulutustekniikoita ja monipuolista, yli 15 biljoonaa merkkiä käsittävää tietokokonaisuutta. Laajan harjoittelun ansiosta Llama 3.3 on erinomainen erilaisissa luonnollisen kielen käsittelytehtävissä, kuten tekstin tuottamisessa, kääntämisessä ja ymmärtämisessä. Malli tukee useita kieliä, kuten englantia, saksaa, ranskaa, italiaa, portugalia, hindiä, espanjaa ja thaita, ja palvelee näin maailmanlaajuista käyttäjäkuntaa.
Kuinka käyttää Llamaa 3.3
Llama 3.3:n käyttäminen ja hyödyntäminen on suoraviivaista, erityisesti sellaisten alustojen kautta kuten llamaai.online, jotka tarjoavat ilmaisia online-chat-käyttöliittymiä, jotka käyttävät Llama 3.3:aa. Nämä alustat tarjoavat käyttäjille intuitiivisen ympäristön, jossa he voivat olla vuorovaikutuksessa mallin kanssa ilman laajoja teknisiä tietoja.
Kehittäjille, jotka haluavat integroida Llama 3.3:n sovelluksiinsa, malli on yhteensopiva suosittujen koneoppimiskehysten, kuten Hugging Facen Transformersin, kanssa. Alla on Python-koodinpätkä, jossa näytetään, miten Llama 3.3 ladataan ja käytetään tekstin tuottamiseen:
pythonCopyEdittuontimuuntajat
Tuo soihtu
model_id = "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct"
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
device_map="auto",
)
prompt = "Selitä Llama 3.3:n merkitys tekoälytutkimuksessa".
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256)
print(outputs[0]["generated_text"])
Tämä skripti alustaa Llama 3.3 -mallin ja luo vastauksen annetun kehotteen perusteella. Varmista, että ympäristössäsi on tarvittavat laskentaresurssit mallin vaatimusten käsittelemiseksi.
Miksi Llama 3.3 on trenditrendissä
Llama 3.3 on saanut paljon huomiota tekoälyyhteisössä vaikuttavan suorituskykynsä ja käytettävyytensä ansiosta. Vaikka Llama 3.3:lla on vähemmän parametreja kuin joillakin sen edeltäjillä, kuten Llama 3.1 405B -mallilla, se tuottaa vertailukelpoisia tai jopa parempia tuloksia eri vertailuarvoissa. Tämä tehokkuus tekee siitä kustannustehokkaan ratkaisun organisaatioille, jotka etsivät korkealaatuisia tekoälyominaisuuksia ilman niihin liittyviä resurssivaatimuksia.
Lisäksi Meta AI:n sitoutuminen avoimeen yhteistyöhön ja vastuulliseen tekoälyn kehittämiseen on edistänyt Llama 3.3:n ympärille syntynyttä vankkaa yhteisöä. Mallin avoin lähestymistapa rohkaisee tutkijoita ja kehittäjiä osallistumaan sen kehittämiseen, mikä johtaa jatkuviin parannuksiin ja monipuolisiin sovelluksiin.
Llama 3.3 ominaisuudet
Llama 3.3:ssa on useita merkittäviä ominaisuuksia:
- Monikielisyys: Llama 3.3 on koulutettu monipuolisella tietokannalla, ja se käsittelee taitavasti useita kieliä, mikä helpottaa saumatonta kieltenvälistä vuorovaikutusta.
- Parannettu suorituskyky: Optimoitujen koulutustekniikoiden avulla Llama 3.3 saavuttaa korkean suorituskyvyn erilaisissa luonnollisen kielen käsittelytehtävissä, kuten tekstin tuottamisessa, kääntämisessä ja ymmärtämisessä.
- Tehokas arkkitehtuuri: Malli käyttää hienostunutta arkkitehtuuria, jossa monimutkaisuus ja tehokkuus ovat tasapainossa ja joka tarjoaa vankat valmiudet ilman liiallisia laskennallisia vaatimuksia.
- Avoin pääsy: Llama 3.3 -yhteisölisenssillä malli on käytettävissä sekä kaupallisiin että tutkimustarkoituksiin, mikä edistää laajaa käyttöönottoa ja innovointia.
Llama 3.3 Mallit
Llama 3.3 on saatavana erilaisina kokoonpanoina eri käyttötarkoituksiin. Ensisijaisessa mallissa on 70 miljardia parametria, ja siinä on saavutettu tasapaino suorituskyvyn ja resurssivaatimusten välillä. Tämän monipuolisuuden ansiosta kehittäjät voivat valita mallin koon, joka vastaa heidän erityisiä sovellustarpeitaan.
Käyttäjille, jotka haluavat tutustua Llama 3.3:n ominaisuuksiin ilman paikallista käyttöönottoa, llamaai.online tarjoaa kätevän alustan, jonka avulla mallin kanssa voi olla vuorovaikutuksessa suoraan web-käyttöliittymän kautta.
Vinkkejä ja niksejä
Jos haluat maksimoida Llama 3.3:n hyödyt, ota huomioon seuraavat suositukset:
Pysy ajan tasalla: Liity Llama 3.3 -yhteisöön ja pysy ajan tasalla viimeisimmästä kehityksestä, parhaista käytännöistä ja päivityksistä.
Nopea suunnittelu: Laadi selkeät ja täsmälliset kehotukset, jotka ohjaavat mallia tuottamaan haluttuja tuotoksia.
Hienosäätö: Erikoissovelluksia varten Llama 3.3:n hienosäätö alakohtaisilla tiedoilla voi parantaa sen suorituskykyä ja relevanssia.
Resurssien hallinta: Huomioi Llama 3.3:n suorittamiseen tarvittavat laskentaresurssit, erityisesti 70B-parametrin mallin osalta. Hyödyntämällä pilvipohjaisia ratkaisuja tai alustoja, kuten llamaai.online voi lieventää paikallisia resurssirajoitteita.
Llama 3.3 mallin yleiskatsaus
Llama 3.3 -sarja on huippuluokan kokoelma multimodaalisia suuria kielimalleja (LLM), jotka ovat saatavilla 11B- ja 90B-parametrikokoisina. Nämä mallit on suunniteltu käsittelemään sekä teksti- että kuvasyötteitä ja tuottamaan tekstipohjaisia tuotoksia. Llama 3.3 on optimoitu visuaalisiin tehtäviin, kuten kuvantunnistukseen, päättelyyn ja kuvatekstien laatimiseen, ja se on erittäin tehokas vastaamaan kuvia koskeviin kysymyksiin. Se ylittää monet alan vertailuarvot ja päihittää visuaalisissa tehtävissä sekä avoimen lähdekoodin että omat mallit.
Visio-opetukseen sovitetut vertailuarvot
Luokka | Vertailukohta | Modaliteetti | Lama 3.2 11B | Lama 3.3 70B | Claude3 - Haiku | GPT-4o-mini |
---|---|---|---|---|---|---|
Korkeakoulutasoiset ongelmat ja matemaattinen ajattelu | MMMU (val, 0-laukaus CoT, mikro avg-tarkkuus) | Teksti | 50.7 | 60.3 | 50.2 | 59.4 |
MMMU-Pro, Standard (10 optiota, testi) | Teksti | 33.0 | 45.2 | 27.3 | 42.3 | |
MMMU-Pro, Vision (testi) | Kuva | 27.3 | 33.8 | 20.1 | 36.5 | |
MathVista (testmini) | Teksti | 51.5 | 57.3 | 46.4 | 56.7 | |
Kaavioiden ja kaavioiden ymmärtäminen | ChartQA (testi, 0-shot CoT, rento tarkkuus)* | Kuva | 83.4 | 85.5 | 81.7 | – |
AI2-kaavio (testi)* | Kuva | 91.9 | 92.3 | 86.7 | – | |
DocVQA (testi, ANLS)* | Kuva | 88.4 | 90.1 | 88.8 | – | |
Yleinen visuaalinen kysymyksiin vastaaminen | VQAv2 (testi) | Kuva | 75.2 | 78.1 | – | – |
Yleistä | MMLU (0-laukaus, CoT) | Teksti | 73.0 | 86.0 | 75.2 (5-shot) | 82.0 |
Matematiikka | MATH (0-laukaus, CoT) | Teksti | 51.9 | 68.0 | 38.9 | 70.2 |
Perustelut | GPQA (0-laukaus, CoT) | Teksti | 32.8 | 46.7 | 33.3 | 40.2 |
Monikielinen | MGSM (0-laukaus, CoT) | Teksti | 68.9 | 86.9 | 75.1 | 87.0 |
Kevyet ohjeiden mukaan viritetyt vertailuarvot
Luokka | Vertailukohta | Lama 3.2 1B | Lama 3.3 70B | Gemma 2 2B IT (5 laukausta) | Phi-3.5 - Mini IT (5 laukausta) |
---|---|---|---|---|---|
Yleistä | MMLU (5 laukausta) | 49.3 | 63.4 | 57.8 | 69.0 |
Avoin uudelleenkirjoitus eval (0-shot, rougeL) | 41.6 | 40.1 | 31.2 | 34.5 | |
TLDR9+ (testi, 1-shot, rougeL) | 16.8 | 19.0 | 13.9 | 12.8 | |
IFEval | 59.5 | 77.4 | 61.9 | 59.2 | |
Matematiikka | GSM8K (0-laukaus, CoT) | 44.4 | 77.7 | 62.5 | 86.2 |
MATH (0-laukaus, CoT) | 30.6 | 48.0 | 23.8 | 44.2 | |
Perustelut | ARC Challenge (0-ammunta) | 59.4 | 78.6 | 76.7 | 87.4 |
GPQA (0-shot) | 27.2 | 32.8 | 27.5 | 31.9 | |
Hellaswag (0-shot) | 41.2 | 69.8 | 61.1 | 81.4 | |
Työkalujen käyttö | BFCL V2 | 25.7 | 67.0 | 27.4 | 58.4 |
Nexus | 13.5 | 34.3 | 21.0 | 26.1 | |
Pitkä asiayhteys | InfiniteBench/En.MC (128k) | 38.0 | 63.3 | – | 39.2 |
InfiniteBench/En.QA (128k) | 20.3 | 19.8 | – | 11.3 | |
NIH/Multi-neula | 75.0 | 84.7 | – | 52.7 | |
Monikielinen | MGSM (0-laukaus, CoT) | 24.5 | 58.2 | 40.2 | 49.8 |
Tärkeimmät tekniset tiedot
Ominaisuus | Llama 3.3 (70B) | Llama 3.2-Vision (90B) |
---|---|---|
Tulomodaliteetti | Kuva + teksti | Kuva + teksti |
Tulostustapa | Teksti | Teksti |
Parametrien määrä | 11B (10.6B) | 90B (88.8B) |
Konteksti Pituus | 128k | 128k |
Tietojen määrä | 6B kuva-tekstiparit | 6B kuva-tekstiparit |
Yleinen kysymyksiin vastaaminen | Tuettu | Tuettu |
Tietojen rajaarvo | joulukuu 2023 | joulukuu 2023 |
Tuetut kielet | Englanti, ranska, espanja, portugali jne. (pelkät tekstitehtävät). | Englanti (vain kuva+teksti-tehtävät) |
Lisenssi.
Energiankulutus ja ympäristövaikutukset
Llama 3.3 -mallien kouluttaminen vaati huomattavia laskentaresursseja. Alla olevassa taulukossa esitetään energiankulutus ja kasvihuonekaasupäästöt koulutuksen aikana:
Malli | Koulutustunnit (GPU) | Virrankulutus (W) | Sijaintiin perustuvat päästöt (tonnia CO2-ekv.) | Markkinaperusteiset päästöt (tonnia CO2-ekv.) |
---|---|---|---|---|
Lama 3.3 70B | 245K H100 tuntia | 700 | 71 | 0 |
Llama 3.2-Vision 90B | 1.77M H100 tuntia | 700 | 513 | 0 |
Yhteensä | 2.02M | 584 | 0 |
Tarkoitetut käyttötapaukset
Llama 3.3:lla on useita käytännön sovelluksia lähinnä kaupallisissa ja tutkimusympäristöissä. Keskeisiä käyttöalueita ovat mm:
- Visuaalinen kysymysten vastaaminen (VQA): Malli vastaa kuviin liittyviin kysymyksiin, joten se soveltuu esimerkiksi tuotehakuun tai opetusvälineisiin.
- Asiakirjan VQA (DocVQA): Se pystyy ymmärtämään monimutkaisten asiakirjojen ulkoasun ja vastaamaan kysymyksiin asiakirjan sisällön perusteella.
- Kuvatekstit: Luo kuviin automaattisesti kuvailevia kuvatekstejä, jotka sopivat erinomaisesti sosiaaliseen mediaan, esteettömyyssovelluksiin tai sisällön tuottamiseen.
- Kuva-tekstin haku: Sopii kuvien ja vastaavien tekstien välillä, hyödyllinen hakukoneille, jotka käyttävät visuaalista ja tekstimuotoista tietoa.
- Visuaalinen maadoitus: Tunnistaa kuvan tietyt alueet luonnollisen kielen kuvausten perusteella, mikä parantaa tekoälyjärjestelmien ymmärrystä visuaalisesta sisällöstä.
Turvallisuus ja etiikka
Llama 3.3 on kehitetty vastuulliseen käyttöön keskittyen. Malliin on integroitu suojatoimia, joilla estetään väärinkäyttö, kuten haitallinen kuvantunnistus tai sopimattoman sisällön tuottaminen. Mallia on testattu laajasti kyberturvallisuuteen, lasten turvallisuuteen ja väärinkäyttöön liittyviin riskeihin korkean riskin aloilla, kuten kemiallisissa tai biologisissa aseissa.
Seuraavassa taulukossa esitetään joitakin Llama 3.3:n tärkeimpiä vertailuarvoja ja suorituskykymittareita:
Tehtävä/kyky | Vertailukohta | Lama 3.2 11B | Lama 3.3 70B |
---|---|---|---|
Kuvan ymmärtäminen | VQAv2 | 66.8% | 73.6% |
Visuaalinen päättely | MMMU | 41.7% | 49.3% |
Kaavion ymmärtäminen | ChartQA | 83.4% | 85.5% |
Matemaattinen päättely | MathVista | 51.5% | 57.3% |
Vastuullinen käyttöönotto
Meta on tarjonnut työkaluja, kuten Llama Guard ja Prompt Guard, joiden avulla kehittäjät voivat varmistaa, että Llama 3.3 -mallit otetaan käyttöön turvallisesti. Kehittäjiä kannustetaan ottamaan käyttöön nämä suojatoimet turvallisuuteen ja väärinkäyttöön liittyvien riskien pienentämiseksi ja varmistamaan, että heidän käyttötapauksensa ovat eettisten standardien mukaisia.
Yhteenvetona voidaan todeta, että Llama 3.3 on merkittävä edistysaskel multimodaalisissa kielimalleissa. Sen vankat kuvien päättely- ja tekstinmuodostusominaisuudet mahdollistavat sen, että se on hyvin mukautettavissa erilaisiin kaupallisiin ja tutkimussovelluksiin ja noudattaa samalla tiukkoja turvallisuus- ja eettisiä ohjeita.
xIHKCymiXkaedgZ
Llama on upea. Kiitos Meta
Inspiroiva etsintä. Mitä sen jälkeen tapahtui? Pidä huolta itsestäsi!
Hei ihmiset!!!!!
Hyvää mieltä ja onnea kaikille!!!!!