Online Llama 3.3
Fedezd fel az ingyenes online Llama 3.3 1B, 3B, 11B vagy 70B chatet, az értő AI oktatást, és töltsd le a helyi nagy modellkódokat.

Ingyenes online Llama 3.3 csevegés
A Llama 3.3 a Meta AI által kifejlesztett, élvonalbeli nagy nyelvi modell (LLM), amelyet a természetes nyelvek megértésének és generálásának fejlesztésére terveztek több nyelven. A 70 milliárd paraméterrel rendelkező Llama 3.3 fokozott teljesítményt és hatékonyságot kínál, így értékes eszköz a kereskedelmi és kutatási alkalmazások számára egyaránt.

A LLaMA 3.3 a korábbi LLaMA 3.2 405B modell frissített változata, amely az alaparchitektúrára épít, ugyanakkor számos újítást is bevezet. Bár mindkét verzió a Meta AI fejlett természetes nyelvi feldolgozási technológiáját használja, a LLaMA 3.3 nagyobb válaszpontosságot, gyorsabb feldolgozási sebességet és a felhasználói bemenethez való jobb alkalmazkodóképességet kínál. Emellett a 3.3 továbbfejlesztett tanulási képességekkel rendelkezik, így a 3.2 405B verzióhoz képest több, a kontextus szempontjából releváns választ tud adni, ami kifinomultabb és felhasználóbarátabb eszközzé teszi a személyes, oktatási és üzleti alkalmazások számára.
Ingyenes online Llama 3.2 csevegés
Ingyenes online Llama 3.1 csevegés
További Llama AI eszközök

INGYENES online láma 3.1 405B csevegés
Tapasztald meg az INGYENES online Llama 3.1 405B Chat erejét: Az Ön kapuja a fejlett mesterséges intelligencia képességekhez és meglátásokhoz.
Csevegés mostGyakran ismételt kérdések a Llama 3.3 számára
1. kérdés: Mi a Llama 3.3?
A1: A Llama 3.3 a Meta AI által kifejlesztett legkorszerűbb nagy nyelvi modell (LLM), amelyet természetes nyelvi megértésre, szöveggenerálásra és többnyelvű támogatásra terveztek.
2. kérdés: Hogyan juthatok hozzá a Llama 3.3-hoz ingyenesen?
A2: A Llama 3.3 ingyenesen használható az olyan platformokon, mint a lamaai.online, amely könnyen használható csevegőfelületet kínál.
3. kérdés: Támogatja a Llama 3.3 a több nyelvet?
A3: Igen, a Llama 3.3 több nyelven, többek között angolul, spanyolul, franciául, németül, portugálul, hindiül és más nyelveken is használható.
4. kérdés: Hogyan hasonlít a Llama 3.3 a ChatGPT-hez?
A4: A Llama 3.3 a ChatGPT-hez hasonló modellekkel versenyez, mivel fejlett mesterséges intelligencia alapú válaszokat, többnyelvű támogatást és nyílt forráskódú hozzáférhetőséget kínál.
5. kérdés: Mitől jobb a Llama 3.3 a korábbi verzióknál?
A5: A Llama 3.3 javítja a korábbi verziókat a következőkkel továbbfejlesztett képzési adatok, jobb következtetési képességek és hatékonyabb teljesítmény.
6. kérdés: Használhatom a Llama 3.3-at szakmai íráshoz?
A6: Igen, a Llama 3.3 kiváló eszköz tartalomkészítéshez, blogíráshoz, SEO-optimalizáláshoz és még sok máshoz.
Q7: A Llama 3.3 kereskedelmi célokra is használható?
A7: Bár a Llama 3.3 nyílt forráskódú, bizonyos felhasználási korlátozások érvényesek lehetnek. Ellenőrizze a hivatalos engedélyezési feltételek mielőtt kereskedelmi célú felhasználásra kerülne.
Q8: Milyen AI feladatokat tud kezelni a Llama 3.3?
A8: A Llama 3.3 kiemelkedik a következőkben szöveggenerálás, fordítás, összegzés, kreatív írás és társalgási mesterséges intelligencia.
9. kérdés: Hogyan integrálhatom a Llama 3.3-at az alkalmazásaimba?
A9: A fejlesztők a Llama 3.3-at olyan gépi tanulási keretrendszerek segítségével integrálhatják, mint például a Ölelő arc transzformátorai.
Q10: A Llama 3.3 nagy teljesítményű hardvert igényel?
A10: A Llama 3.3 helyi futtatásához a következőkre van szükség nagy teljesítményű GPU-k, de az olyan felhőalapú megoldások, mint a lamaai.online lehetővé teszi, hogy drága hardver nélkül használhassa.
Q11: Tud a Llama 3.3 kódot írni?
A11: Igen, a Llama 3.3 képes kódot generálni és hibakeresést végezni a Python, JavaScript, Java, C++ és egyéb programozási nyelvek.
12. kérdés: Mennyire pontos a Llama 3.3?
A12: A Llama 3.3-t egy olyan nagy adathalmaz a nagy pontosság érdekében, de a kritikus alkalmazások esetében mindig ellenőrizze az információkat.
13. kérdés: Lehet a Llama 3.3-at finomhangolni bizonyos feladatokra?
A13: Igen, a haladó felhasználók a Llama 3.3-at finomhangolhatják a speciális alkalmazások egyedi adatállományain.
14. kérdés: Van-e korlátja annak, hogy mennyire használhatom a Llama 3.3-at?
A14: Az olyan platformok, mint a lamaai.online használati korlátozásokkal rendelkezhetnek, hogy minden felhasználó számára tisztességes hozzáférést biztosítsanak.
15. kérdés: A Llama 3.3 rendelkezik etikai biztosítékokkal?
A15: Igen, a Meta AI végrehajtotta a tartalom moderálás és biztosítékok a visszaélések megelőzésére.
Q16: Tud a Llama 3.3 képeket generálni?
A16: Nem, a Llama 3.3 egy szövegalapú AI modell. Képgeneráláshoz olyan modelleket fontolgathat, mint a DALL-E vagy stabil diffúzió.
17. kérdés: Hogyan javíthatom a Llama 3.3 válaszait?
A17: A használata világos és részletes utasítások javítja a válaszok minőségét. A jobb eredmények érdekében kísérletezzen különböző felszólításokkal.
Q18: A Llama 3.3 elérhető API-ként?
A18: Igen, a fejlesztők használhatják a Llama 3.3 API az AI-alapú alkalmazásokhoz.
19. kérdés: A Llama 3.3 használható chatbotokhoz?
A19: Abszolút! A Llama 3.3 nagyszerű választás a következők számára AI chatbotok, virtuális asszisztensek és ügyfélszolgálati alkalmazások.
20. kérdés: Hol tudok naprakész maradni a Llama 3.3-mal kapcsolatban?
A20: Kövesse a Meta AI hivatalos csatornák és látogasson el lamaai.online a frissítésekért és a közösségi vitákért.

Legújabb Llama 3.3 hírek

Llama 3 VS Gemini: A mesterséges intelligencia kódoló eszközök átfogó összehasonlítása

Llama 3 vs ChatGPT: A mesterséges intelligencia kódoló eszközök átfogó összehasonlítása

Hogyan képezzünk ki egy LLaMA 3 modellt: Átfogó útmutató

Llama 3.1 405B VS Claude 3.5 Sonnet

Llama 3.1 405B VS Gemma 2: Átfogó összehasonlítás

Llama 3.1 405B vs GPT-4o: Átfogó összehasonlítás
Online Llama 3.3 Chat: Mélyreható útmutató
A LLaMA 3.3 a Meta AI által kifejlesztett legújabb mesterséges intelligencia modell, amely ingyenes online csevegési lehetőségeket kínál a felhasználóknak. Ez a technológia ugrásszerű fejlődést jelent a természetes nyelvi feldolgozás és interakció terén, és fejlett válaszokat ad a felhasználói lekérdezések széles skálájára.
Mi a Llama 3.3?
A 2024. december 6-án megjelent Llama 3.3 egy korszerű LLM, amely fejlett képzési technikák és egy több mint 15 trillió tokenből álló, változatos adathalmaz beépítésével elődeire épül. Ez a kiterjedt képzés lehetővé teszi, hogy a Llama 3.3 kiválóan teljesítsen különböző természetes nyelvi feldolgozási feladatokban, beleértve a szöveggenerálást, fordítást és szövegértést. A modell több nyelvet támogat, például angol, német, francia, olasz, portugál, hindi, spanyol és thai nyelvet, így a globális felhasználói bázist is kiszolgálja.
Hogyan kell használni a Llama 3.3
A Llama 3.3 elérése és használata egyszerű, különösen az olyan platformokon keresztül, mint a lamaai.online, amelyek a Llama 3.3 által működtetett ingyenes online csevegőfelületeket kínálnak. Ezek a platformok intuitív környezetet biztosítanak a felhasználók számára a modellel való interakcióhoz anélkül, hogy széleskörű technikai ismeretekre lenne szükségük.
A Llama 3.3-at alkalmazásaikba integrálni kívánó fejlesztők számára a modell kompatibilis a népszerű gépi tanulási keretrendszerekkel, például a Hugging Face's Transformers-szel. Az alábbiakban egy Python kódrészlet mutatja be a Llama 3.3 betöltését és használatát szöveggenerálásra:
pythonCopyEditimport transzformátorok
import fáklya
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 = "Magyarázza el a Llama 3.3 jelentőségét a mesterséges intelligencia kutatásában".
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256)
print(outputs[0]["generated_text"])
Ez a szkript inicializálja a Llama 3.3 modellt, és a megadott prompt alapján választ generál. Győződjön meg arról, hogy a környezet rendelkezik a modell követelményeinek kezeléséhez szükséges számítási erőforrásokkal.
Miért a Llama 3.3 a Trending
A Llama 3.3 jelentős figyelmet kapott a mesterséges intelligencia közösségben lenyűgöző teljesítménye és hozzáférhetősége miatt. Annak ellenére, hogy kevesebb paraméterrel rendelkezik, mint néhány elődje, például a Llama 3.1 405B modell, a Llama 3.3 hasonló vagy jobb eredményeket nyújt különböző benchmarkokban. Ez a hatékonyság teszi költséghatékony megoldássá azon szervezetek számára, amelyek magas színvonalú mesterséges intelligencia képességeket keresnek a kapcsolódó erőforrásigény nélkül.
A Meta AI nyílt együttműködés és a felelős AI-fejlesztés iránti elkötelezettsége emellett erős közösséget hozott létre a Llama 3.3 körül. A modell nyílt hozzáférésű megközelítése arra ösztönzi a kutatókat és a fejlesztőket, hogy hozzájáruljanak a modell fejlődéséhez, ami folyamatos fejlesztéseket és változatos alkalmazásokat eredményez.
A Llama 3.3 jellemzői
A Llama 3.3 számos figyelemre méltó funkcióval büszkélkedhet:
- Többnyelvűség: A Llama 3.3 változatos adathalmazon képzett, több nyelvet is ügyesen kezel, megkönnyítve a zökkenőmentes nyelvközi interakciókat.
- Fokozott teljesítmény: A Llama 3.3 az optimalizált képzési technikák révén nagy teljesítményt ér el a különböző természetes nyelvi feldolgozási feladatokban, beleértve a szöveggenerálást, a fordítást és a szövegértést.
- Hatékony architektúra: A modell olyan kifinomult architektúrát alkalmaz, amely egyensúlyt teremt a komplexitás és a hatékonyság között, és robusztus képességeket biztosít túlzott számítási igények nélkül.
- Nyílt hozzáférés: A Llama 3.3 közösségi licenc alapján a modell kereskedelmi és kutatási célokra egyaránt hozzáférhető, elősegítve ezzel a széles körű elfogadást és innovációt.
Llama 3.3 modellek
A Llama 3.3 különböző konfigurációkban érhető el, hogy megfeleljen a különböző felhasználási eseteknek. Az elsődleges modell 70 milliárd paramétert tartalmaz, egyensúlyt teremtve a teljesítmény és az erőforrásigény között. Ez a sokoldalúság lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy olyan modellméretet válasszanak, amely megfelel az egyedi alkalmazási igényeiknek.
Olyan felhasználók számára, akik helyi telepítés nélkül szeretnék felfedezni a Llama 3.3 képességeit, lamaai.online kényelmes platformot kínál a modellel való közvetlen interakcióhoz egy webes felületen keresztül.
Tippek és trükkök
A Llama 3.3 előnyeinek maximalizálása érdekében vegye figyelembe a következő ajánlásokat:
Maradjon naprakész: Lépjen kapcsolatba a Llama 3.3 közösséggel, hogy tájékozódjon a legújabb fejlesztésekről, legjobb gyakorlatokról és frissítésekről.
Prompt Engineering: Világos és konkrét utasítások megfogalmazása, amelyek a modellt a kívánt kimenetek létrehozásához irányítják.
Finomhangolás: Speciális alkalmazások esetén a Llama 3.3 finomhangolása a terület-specifikus adatokon növelheti a teljesítményét és a relevanciáját.
Erőforrás-gazdálkodás: Vegye figyelembe a Llama 3.3 futtatásához szükséges számítási erőforrásokat, különösen a 70B paraméteres modell esetében. A felhőalapú megoldások vagy platformok, mint például a lamaai.online enyhítheti a helyi erőforrás-korlátozásokat.
Llama 3.3 modell áttekintése
A Llama 3.3 sorozat a multimodális nagy nyelvi modellek (LLM) legmodernebb gyűjteményét képviseli, amely 11B és 90B paraméteres méretben érhető el. Ezeket a modelleket úgy tervezték, hogy szöveges és képi bemeneteket egyaránt feldolgozzanak, és szövegalapú kimeneteket generáljanak. Az olyan vizuális feladatokra optimalizált Llama 3.3, mint a képfelismerés, következtetés és feliratozás, rendkívül hatékony a képekkel kapcsolatos kérdések megválaszolásában, és számos iparági referenciaértéket felülmúl, felülmúlva mind a nyílt forráskódú, mind a saját fejlesztésű modelleket a vizuális feladatokban.
Vision utasításhoz igazított referenciaértékek
Kategória | Benchmark | Modalitás | Láma 3.2 11B | Láma 3.3 70B 70B | Claude3 - Haiku | GPT-4o-mini |
---|---|---|---|---|---|---|
Főiskolai szintű problémák és matematikai érvelés | MMMU (val, 0-shot CoT, micro avg pontosság) | Szöveg | 50.7 | 60.3 | 50.2 | 59.4 |
MMMU-Pro, Standard (10 opció, teszt) | Szöveg | 33.0 | 45.2 | 27.3 | 42.3 | |
MMMU-Pro, Vision (teszt) | Kép | 27.3 | 33.8 | 20.1 | 36.5 | |
MathVista (testmini) | Szöveg | 51.5 | 57.3 | 46.4 | 56.7 | |
Táblázatok és diagramok megértése | ChartQA (teszt, 0-shot CoT, nyugodt pontosság)* | Kép | 83.4 | 85.5 | 81.7 | – |
AI2 diagram (teszt)* | Kép | 91.9 | 92.3 | 86.7 | – | |
DocVQA (teszt, ANLS)* | Kép | 88.4 | 90.1 | 88.8 | – | |
Általános vizuális kérdések megválaszolása | VQAv2 (teszt) | Kép | 75.2 | 78.1 | – | – |
Általános | MMLU (0-lövés, CoT) | Szöveg | 73.0 | 86.0 | 75.2 (5 lövés) | 82.0 |
Matematika | MATH (0-shot, CoT) | Szöveg | 51.9 | 68.0 | 38.9 | 70.2 |
Érvelés | GPQA (0-lövés, CoT) | Szöveg | 32.8 | 46.7 | 33.3 | 40.2 |
Többnyelvű | MGSM (0-lövés, CoT) | Szöveg | 68.9 | 86.9 | 75.1 | 87.0 |
Könnyű utasításokra hangolt benchmarkok
Kategória | Benchmark | Láma 3.2 1B | Láma 3.3 70B 70B | Gemma 2 2B IT (5 lövés) | Phi-3.5 - Mini IT (5 lövés) |
---|---|---|---|---|---|
Általános | MMLU (5 lövés) | 49.3 | 63.4 | 57.8 | 69.0 |
Nyitott újraírási eval (0-shot, rougeL) | 41.6 | 40.1 | 31.2 | 34.5 | |
TLDR9+ (teszt, 1 lövés, rougeL) | 16.8 | 19.0 | 13.9 | 12.8 | |
IFEval | 59.5 | 77.4 | 61.9 | 59.2 | |
Matematika | GSM8K (0-lövés, CoT) | 44.4 | 77.7 | 62.5 | 86.2 |
MATH (0-shot, CoT) | 30.6 | 48.0 | 23.8 | 44.2 | |
Érvelés | ARC Challenge (0-shot) | 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 | |
Eszközhasználat | BFCL V2 | 25.7 | 67.0 | 27.4 | 58.4 |
Nexus | 13.5 | 34.3 | 21.0 | 26.1 | |
Hosszú kontextus | InfiniteBench/En.MC (128k) | 38.0 | 63.3 | – | 39.2 |
InfiniteBench/En.QA (128k) | 20.3 | 19.8 | – | 11.3 | |
NIH/Multi-tű | 75.0 | 84.7 | – | 52.7 | |
Többnyelvű | MGSM (0-lövés, CoT) | 24.5 | 58.2 | 40.2 | 49.8 |
Főbb specifikációk
Jellemző | Llama 3.3 (70B) | Llama 3.2-Vision (90B) |
---|---|---|
Bemeneti modalitás | Kép + szöveg | Kép + szöveg |
Kimeneti modalitás | Szöveg | Szöveg |
Paraméterek száma | 11B (10.6B) | 90B (88.8B) |
Kontextus Hossza | 128k | 128k |
Adatmennyiség | 6B kép-szöveg párok | 6B kép-szöveg párok |
Általános kérdések megválaszolása | Támogatott | Támogatott |
Tudás Cutoff | december 2023 | december 2023 |
Támogatott nyelvek | Angol, francia, spanyol, portugál, stb. (csak szöveges feladatok) | Angol (csak kép+szöveg feladatok) |
Engedély.
Energiafogyasztás és környezeti hatás
A Llama 3.3 modellek kiképzése jelentős számítási erőforrásokat igényelt. Az alábbi táblázat a képzés során felhasznált energiafogyasztást és az üvegházhatású gázok kibocsátását mutatja be:
Modell | Képzési órák (GPU) | Energiafogyasztás (W) | Helyalapú kibocsátás (tonna CO2-egyenérték) | Piaci alapú kibocsátás (tonna CO2-egyenérték) |
---|---|---|---|---|
Láma 3.3 70B 70B | 245K H100 óra | 700 | 71 | 0 |
Llama 3.2-Vision 90B | 1.77M H100 óra | 700 | 513 | 0 |
Összesen | 2.02M | 584 | 0 |
Tervezett felhasználási esetek
A Llama 3.3 számos gyakorlati alkalmazással rendelkezik, elsősorban kereskedelmi és kutatási környezetben. A legfontosabb felhasználási területek a következők:
- Vizuális kérdésfeltevés (VQA): A modell képekkel kapcsolatos kérdésekre válaszol, így alkalmas olyan felhasználási esetekre, mint a termékkeresés vagy az oktatási eszközök.
- Dokumentum VQA (DocVQA): Képes megérteni az összetett dokumentumok elrendezését, és a dokumentum tartalma alapján megválaszolni a kérdéseket.
- Képfeliratozás: Automatikusan generál leíró feliratokat a képekhez, ideális a közösségi médiában, akadálymentesítési alkalmazásokhoz vagy tartalomgeneráláshoz.
- Kép-szöveg visszakeresés: Összeveti a képeket a megfelelő szöveggel, hasznos a vizuális és szöveges adatokkal dolgozó keresőmotorok számára.
- Vizuális földelés: Egy kép meghatározott régióit azonosítja természetes nyelvi leírások alapján, javítva a mesterséges intelligencia rendszerek vizuális tartalom megértését.
Biztonság és etika
A Llama 3.3 fejlesztése során a felelősségteljes használatra helyeztük a hangsúlyt. A modellbe beépített biztosítékok megakadályozzák a visszaéléseket, például a káros képfelismerést vagy a nem megfelelő tartalom létrehozását. A modellt széleskörűen tesztelték a kiberbiztonsággal, a gyermekek biztonságával és az olyan magas kockázatú területeken történő visszaélésekkel kapcsolatos kockázatokra, mint a vegyi vagy biológiai fegyverek.
Az alábbi táblázat a Llama 3.3 legfontosabb referenciaértékeit és teljesítménymutatóit mutatja be:
Feladat/képesség | Benchmark | Láma 3.2 11B | Láma 3.3 70B 70B |
---|---|---|---|
Kép megértése | VQAv2 | 66.8% | 73.6% |
Vizuális gondolkodás | MMMU | 41.7% | 49.3% |
Diagram megértése | ChartQA | 83.4% | 85.5% |
Matematikai gondolkodás | MathVista | 51.5% | 57.3% |
Felelős telepítés
A Meta olyan eszközöket bocsátott rendelkezésre, mint a Llama Guard és a Prompt Guard, hogy segítsen a fejlesztőknek biztosítani a Llama 3.3 modellek biztonságos telepítését. A fejlesztőket arra ösztönzik, hogy fogadják el ezeket a biztosítékokat a biztonsággal és a visszaélésekkel kapcsolatos kockázatok csökkentése érdekében, és győződjenek meg arról, hogy a felhasználási eseteik megfelelnek az etikai normáknak.
Összefoglalva, a Llama 3.3 jelentős előrelépést jelent a multimodális nyelvi modellek terén. Robusztus képi következtetési és szöveggenerálási képességeivel kiválóan alkalmazkodik a különféle kereskedelmi és kutatási alkalmazásokhoz, miközben szigorú biztonsági és etikai irányelveket tart be.