Llama 3.1 405B | Ilmainen, online chat

Online Llama 3.1 405B Chat: Chat: Syvällinen opas

Meta Llama 3.1 on Metan uusin kielimalli, jossa on 405 miljardia parametria. Se tarjoaa kehittyneitä ominaisuuksia luonnollisen kielen käsittelyyn, mukaan lukien tekstin tuottaminen, kielenkääntäminen ja keskustelujärjestelmät.

Sisällysluettelo

1. Mikä on Llama 3.1 405B?
2. Llama 3.1 405B:n merkitys Meta AI:lle
3. Online Llama 3.1 405B Chatin käytön edut
4. Sopivat skenaariot Llama 3.1 405B -verkkokeskustelun käyttämiseen verkossa
5. Kuka voi käyttää Online Llamaa 3.1 405B Chat
6. Vaihtoehdot Llama 3.1 405B mallit ja edut ja haitat

Mikä on Llama 3.1 405B?

Llama 3.1 405B on Meta AI:n Llama-sarjan uusin versio, joka tarjoaa merkittäviä parannuksia luonnollisen kielen käsittelyssä ja ymmärtämisessä. Tässä mallissa on 405 miljardia parametria, mikä tekee siitä yhden tehokkaimmista tekoälymalleista tähän mennessä. Sen ensisijaisia sovelluksia ovat kielenkääntäminen, keskustelun tekoäly ja kehittynyt tekstianalyysi.

Llama 3.1 405B:n merkitys Meta AI:lle

Llama 3.1 405B -malli on kulmakivi Meta AI:n strategiassa, jolla pyritään laajentamaan tekoälyominaisuuksien rajoja. Sen laaja parametrijoukko mahdollistaa vivahteikkaamman ja tarkemman kielenkäsittelyn, mikä on ratkaisevan tärkeää seuraavan sukupolven tekoälysovellusten kehittämisessä. Tämä malli tukee monenlaisia tehtäviä yksinkertaisista chatbotista monimutkaisiin data-analyysityökaluihin, mikä korostaa Meta AI:n sitoutumista innovointiin.

Online Llama 3.1 405B Chatin käytön edut

Parannettu suorituskyky

Online Llama 3.1 405B -chat tarjoaa verratonta suorituskykyä vastaustarkkuuden ja nopeuden osalta. Käyttäjät hyötyvät erittäin reagoivasta ja älykkäästä keskustelukumppanista, joka pystyy ymmärtämään ja tuottamaan ihmisen kaltaista tekstiä.

Saavutettavuus

Meta AI tarjoaa online-käyttöliittymän, joka varmistaa, että käyttäjät voivat käyttää Llama 3.1 405B:n tehokkaita ominaisuuksia ilman laajoja laitteistoja tai teknistä asiantuntemusta. Tämä demokratisoi kehittyneiden tekoälyominaisuuksien saatavuutta.

Monipuolisuus

Verkkokeskustelualustaa voidaan käyttää eri toimialoilla, kuten asiakaspalvelussa, koulutuksessa ja sisällöntuotannossa. Sen kyky ymmärtää ja tuottaa kontekstisidonnaisia vastauksia tekee siitä arvokkaan työkalun niin ammattilaisille kuin harrastajillekin.

Sopivat skenaariot Llama 3.1 405B -verkkokeskustelun käyttämiseen verkossa

Asiakastuki

Yritykset voivat hyödyntää Llama 3.1 405B -verkkokeskustelua tehokkaaseen ja tulokselliseen asiakastukeen, joka käsittelee suuren määrän kyselyitä samanaikaisesti ja antaa tarkkoja vastauksia.

Koulutustyökalut

Opettajat ja opiskelijat voivat käyttää tätä tekoälyä oppimistarkoituksiin, kuten kielten harjoitteluun, tiedonhakuun ja vuorovaikutteiseen ohjaukseen.

Sisällön luominen

Kirjoittajat ja markkinoijat voivat hyödyntää tekoälyä ideoiden tuottamiseen, sisällön laatimiseen ja jopa olemassa olevien tekstien muokkaamiseen ja parantamiseen, mikä tehostaa sisällön luomisprosessia.

Kuka voi käyttää Online Llamaa 3.1 405B Chat

Online Llama 3.1 405B -chat on suunniteltu monenlaisille käyttäjille, mukaan lukien:

• Yritykset: Asiakasvuorovaikutuksen ja tukipalvelujen parantaminen.
• Opettajat ja opiskelijat: Oppimisen apuvälineenä ja tietolähteenä.
• Sisällöntuottajat: Tuottavuuden ja luovuuden lisääminen sisällöntuotannossa.
• Tutkijat: Edistyneen tekstianalyysin ja kieleen liittyvien tutkimusten tekemiseen.

Vaihtoehdot Llama 3.1 405B mallit ja edut ja haitat

Malli	Plussaa	Miinukset
GPT-4	Erittäin edistynyt, laaja koulutustieto	Vaatii merkittäviä laskentaresursseja
BERT	Erinomainen tekstin asiayhteyden ymmärtämiseen	Ei yhtä vahva tekstin tuottamisessa
T5	Monipuolinen ja tehokas sekä ymmärtämisessä että tuottamisessa	Voi olla hitaampi monimutkaisuutensa vuoksi
RoBERTa	Parempi kestävyys ja suorituskyky kuin BERT:ssä	Rajoittuu tiettyihin tehtäviin, vähemmän monipuolinen

Llama 3.1 mallin tekniset tiedot Yleiskatsaus

The Llama 3.1 mallin tekniset tiedot Yleiskatsaus sisältää yksityiskohtaisen erittelyn eri Llama 3.1 -mallien, kuten 8B-, 70B- ja 405B-versioiden, tärkeimmistä teknisistä tiedoista. Taulukossa korostetaan sellaisia keskeisiä seikkoja kuin harjoitusdata, parametrien koko, tulo- ja lähtömodaalit, kontekstin pituus ja tokenien määrä, jotka kaikki ovat keskeisiä ymmärrettäessä suorituskykymittarit ja Tekoälyominaisuudet näistä malleista. Käyttäjille, jotka etsivät tietoa Lama mallit ja niiden sovellukset Tekoälyn kehittäminenTämä yleiskatsaus on tärkeä hakuteos. Tutkitpa sitten käyttöskenaariot tai syventymällä teknisiin yksityiskohtiin, jotka koskevat online Llama 3.1 405B Chat, tämä taulukko tarjoaa perustiedot, joita tarvitaan Meta AI:n edistysaskeleiden mittakaavan ja laajuuden hahmottamiseksi seuraavilla aloilla mallin tekniset tiedot.

Malli	Koulutusdata	Params	Syöttömuodot	Tuotantomuodot	Konteksti Pituus	GQA	Merkkien määrä	Tietojen rajaarvo
8B	Uusi yhdistelmä julkisesti saatavilla olevia verkkotietoja.	8B	Monikielinen teksti	Monikielinen teksti ja koodi	128k	Kyllä	15T+	joulukuu 2023
70B	Uusi yhdistelmä julkisesti saatavilla olevia verkkotietoja.	70B	Monikielinen teksti	Monikielinen teksti ja koodi	128k	Kyllä	15T+	joulukuu 2023
405B	Uusi yhdistelmä julkisesti saatavilla olevia verkkotietoja.	405B	Monikielinen teksti	Monikielinen teksti ja koodi	128k	Kyllä	15T+	joulukuu 2023

Laaman ympäristövaikutukset ja resurssien käyttö 3.1 Mallit

The Laaman ympäristövaikutukset ja resurssien käyttö 3.1 Mallit taulukko tarjoaa kattavan katsauksen koulutusaika, virrankulutusja kasvihuonekaasupäästöt jotka liittyvät eri Llama 3.1 -malleihin, kuten 8B-, 70B- ja 405B-versioihin. Tämä analyysi on ratkaisevan tärkeä, jotta voidaan ymmärtää Laman ympäristöjalanjälki Tekoälyn kehittäminen prosesseja, erityisesti malleissa, joissa on laaja tekniset tiedot ja resurssitarpeet. Niille, jotka ovat kiinnostuneita kehittyneiden järjestelmien käyttöönoton laajemmista vaikutuksista Tekoälyominaisuudet kuten online Llama 3.1 405B Chat, tämä taulukko valaisee suorituskykymittarit liittyvät kestävyyteen. Esitetyt tiedot eivät ainoastaan korosta huipputekniikan huomattavia resurssitarpeita, vaan myös sitä, että Lama mallit mutta korostaa myös ympäristötekijöiden huomioon ottamisen tärkeyttä seuraavissa asioissa käyttöoppaat ja kehittämiskäytännöt.

Malli	Koulutusaika (GPU-tunnit)	Koulutuksen virrankulutus (W)	Sijaintiin perustuvat kasvihuonekaasupäästöt (tonnia CO2-ekv.)	Markkinaperusteiset kasvihuonekaasupäästöt (tonnia CO2-ekv.)
Lama 3.1 8B	1.46M	700	420	0
Lama 3.1 70B	7.0M	700	2,040	0
Lama 3.1 405B	30.84M	700	8,930	0
Yhteensä	39.3M		11,390	0

Llama 3.1 -mallien suorituskyvyn vertailuanalyysi

The Llama 3.1 -mallien suorituskyvyn vertailuanalyysi taulukossa on yksityiskohtainen arvio eri Llama-malleista, mukaan lukien uusimmat mallit. Lama 3.1 405B, useilla eri suorituskykymittarit. Tämä kattava analyysi sisältää vertailuarvoja yleisiin tehtäviin, tietämyksen päättelyyn, luetun ymmärtämiseen ja muuhun, mikä tarjoaa tietoa muun muassa Tekoälyominaisuudet näistä malleista. Niille, jotka ovat kiinnostuneita Tekoälyn kehittäminen ja todelliset sovellukset Lama mallit, tässä taulukossa korostetaan tekniset tiedot ja kunkin mallin tehokkuus. Se toimii arvokkaana apuvälineenä, jonka avulla voidaan ymmärtää mallien vertailukelpoinen suorituskyky. online Llama 3.1 405B Chat ja sen edeltäjät eri käyttöskenaariot.

Perus esivalmennetut mallit

The Perus esivalmennetut mallit taulukossa esitetään vertaileva katsaus Lama 3 ja Lama 3.1 malleja useiden vertailuarvojen ja mittareiden osalta. Tämä osio sisältää tietoja yleisestä suorituskyvystä, tiedon päättelystä ja luetun ymmärtämisestä, jotka heijastavat mallien tuloksia. tekniset tiedot ja Tekoälyominaisuudet. Yksityiskohtaiset tulokset jokaisesta mallista, mukaan lukien Lama 3.1 405B, tämä taulukko on olennaisen tärkeä arvioitaessa näiden mallien alustavaa suorituskykyä erilaisissa yhteyksissä. Käyttäjille, jotka tutkivat online Llama 3.1 405B Chat ja sen tehokkuus, tämä taulukko tarjoaa arvokasta tietoa perustavanlaatuisista vertailuarvoista, jotka tukevat näitä toimia. Lama mallit.

Luokka	Vertailukohta	# Laukaukset	Metrinen	Lama 3 8B	Lama 3.1 8B	Lama 3 70B	Lama 3.1 70B	Lama 3.1 405B
Yleistä	MMLU	5	macro_avg/acc_char	66.7	66.7	79.5	79.3	85.2
	MMLU-Pro (CoT)	5	macro_avg/acc_char	36.2	37.1	55.0	53.8	61.6
	AGIEval englanti	3-5	average/acc_char	47.1	47.8	63.0	64.6	71.6
	CommonSenseQA	7	acc_char	72.6	75.0	83.8	84.1	85.8
	Winogrande	5	acc_char	–	60.5	–	83.3	86.7
	BIG-penkki Kova (CoT)	3	keskiarvo/em	61.1	64.2	81.3	81.6	85.9
	ARC-haaste	25	acc_char	79.4	79.7	93.1	92.9	96.1
Tieto päättely	TriviaQA-Wiki	5	em	78.5	77.6	89.7	89.8	91.8
Luetun ymmärtäminen	SQuAD	1	em	76.4	77.0	85.6	81.8	89.3
	QuAC (F1)	1	f1	44.4	44.9	51.1	51.1	53.6
	BoolQ	0	acc_char	75.7	75.0	79.0	79.4	80.0
	DROP (F1)	3	f1	58.4	59.5	79.7	79.6	84.8

Ohje Viritetyt mallit

The Ohje Viritetyt mallit taulukossa tarkastellaan keskittyneesti sitä, miten Lama 3.1 mallit, erityisesti Lama 3.1 405B, kun ne on hienosäädetty tiettyjä tehtäviä varten. Tässä jaksossa esitetään suorituskykymittareita ohjeiden seuraamistehtäviä, koodin arviointia ja päättelyä varten, ja siinä korostetaan parannettua Tekoälyominaisuudet saavutetaan ohjeiden virittämisellä. Se on kriittinen resurssi, jonka avulla voidaan ymmärtää mallin tekniset tiedot jotka ohjaavat online Llama 3.1 405B Chatkykyä käsitellä monimutkaisia kyselyjä ja tehtäviä. Tämä taulukko on korvaamaton niille, jotka kehittävät sovelluksia tai luovat käyttöoppaat jotka hyödyntävät Lama 3.1 mallien kehittyneet ominaisuudet.

Luokka	Vertailukohta	# Laukaukset	Metrinen	Llama 3 8B Ohje	Llama 3.1 8B Ohjeet	Llama 3 70B Ohje	Llama 3.1 70B Ohjeet	Llama 3.1 405B Ohjeet
Yleistä	MMLU	5	macro_avg/acc	68.5	69.4	82.0	83.6	87.3
	MMLU (CoT)	0	macro_avg/acc	65.3	73.0	80.9	86.0	88.6
	MMLU-Pro (CoT)	5	micro_avg/acc_char	45.5	48.3	63.4	66.4	73.3
	IFEval	–	–	76.8	80.4	82.9	87.5	88.6
Perustelut	ARC-C	0	acc	82.4	83.4	94.4	94.8	96.9
	GPQA	0	em	34.6	30.4	39.5	41.7	50.7
Koodi	HumanEval	0	pass@1	60.4	72.6	81.7	80.5	89.0
	MBPP ++ perusversio	0	pass@1	70.6	72.8	82.5	86.0	88.6
	Multipl-E HumanEval	0	pass@1	–	50.8	–	65.5	75.2
	Multipl-E MBPP	0	pass@1	–	52.4	–	62.0	65.7
Matematiikka	GSM-8K (CoT)	8	em_maj1@1	80.6	84.5	93.0	95.1	96.8
	MATH (CoT)	0	final_em	29.1	51.9	51.0	68.0	73.8
Työkalujen käyttö	API-pankki	0	acc	48.3	82.6	85.1	90.0	92.0
	BFCL	0	acc	60.3	76.1	83.0	84.8	88.5
	Gorilla Benchmark API Bench	0	acc	1.7	8.2	14.7	29.7	35.3
	Nexus (0-laukaus)	0	macro_avg/acc	18.1	38.5	47.8	56.7	58.7
Monikielinen	Monikielinen MGSM (CoT)	0	em	–	68.9	–	86.9	91.6

Monikieliset vertailuarvot

The Monikieliset vertailuarvot taulukossa esitellään Lama 3.1 mallit eri kielillä, kuten portugaliksi, espanjaksi, italiaksi, saksaksi, ranskaksi, hindiksi ja thaiksi. Tässä jaksossa havainnollistetaan mallien kykyä käsitellä monikielistä syötettä ja esitetään kunkin kielen suorituskykymittareita. Niille, jotka ovat kiinnostuneita käyttämään online Llama 3.1 405B Chat erilaisissa kielellisissä yhteyksissä, tässä taulukossa korostuu Tekoälyominaisuudet ja tekniset tiedot jotka tekevät näistä malleista monipuolisia eri kielillä. Se on keskeinen resurssi, jonka avulla voidaan ymmärtää, miten hyvin Lama mallit suorittaa globaalisti käyttöskenaariot ja tehokkaan käyttöoppaat.

Luokka	Vertailukohta	Kieli	Lama 3.1 8B	Lama 3.1 70B	Lama 3.1 405B
Yleistä	MMLU (5-shot, macro_avg/acc)	Portugalin	62.12	80.13	84.95
		Espanjan	62.45	80.05	85.08
		Italian	61.63	80.4	85.04
		Saksan	60.59	79.27	84.36
		Ranskan	62.34	79.82	84.66
		Hindi	50.88	74.52	80.31
		Thai	50.32	72.95	78.21

Malliarvioinnit vertailuarvojen avulla