Online Llama 3.2 Chat
Oppdag gratis online Llama 3.2 1B, 3B, 11B eller 90B chat, innsiktsfull AI-opplæring, og last ned lokale store modellkoder.
Gratis online lama 3.2 Chat
Språkstøtte
For rene tekstoppgaver støttes offisielt engelsk, tysk, fransk, italiensk, portugisisk, hindi, spansk og thai. Llama 3.2 har blitt trent opp på et bredere utvalg av språk enn disse åtte språkene. Merk at for bilde+tekst-applikasjoner er engelsk det eneste språket som støttes.
* Avhengig av internetthastigheten din kan det ta noen sekunder å laste inn modellen på nettet.
LLaMA 3.2 er en oppdatert versjon av den tidligere LLaMA 3.1 405B-modellen, og bygger på kjernearkitekturen samtidig som den introduserer flere forbedringer. Begge versjonene bruker Meta AIs avanserte teknologi for behandling av naturlig språk, men LLaMA 3.2 gir bedre responsnøyaktighet, raskere prosesseringshastigheter og bedre tilpasningsevne til brukerinndata. I tillegg har 3.2 forbedrede læringsegenskaper, slik at den kan gi mer kontekstuelt relevante svar sammenlignet med 3.1 405B, noe som gjør den til et mer raffinert og brukervennlig verktøy for personlige, pedagogiske og forretningsmessige applikasjoner.
Gratis online Llama 3.1 405B Chat
Flere lama AI-verktøy
GRATIS Online Llama 3.1 405B Chat
Opplev kraften i FREE Online Llama 3.1 405B Chat: Din inngangsport til avanserte AI-funksjoner og innsikt.
Chat nåLlama 3.2 Kunnskapsbase
Din foretrukne ressurs for bruksanvisninger og opplæringsmateriell.
Lær mer om detteOfte stilte spørsmål til Llama 3.2
1. Hva er LLaMA 3.2?
LLaMA 3.2 er en gratis nettbasert chatbot drevet av Meta AIs avanserte språkmodell. Den utnytter dyplæringsteknikker for å generere menneskelignende svar basert på brukerens innspill, og gir hjelp på ulike områder, inkludert personlige spørsmål, utdanning og forretningsvirksomhet.
Den enkleste måten å bruke Llama 3.2 på er Llama AI Online
2. Hvordan får jeg gratis tilgang til LLaMA 3.2?
Du får tilgang til LLaMA 3.2 ved å opprette en gratis konto på det offisielle nettstedet https://llamaai.online/. Du kan begynne å samhandle med chatboten umiddelbart.
3. Hva skiller LLaMA 3.2 fra andre chatboter?
LLaMA 3.2 skiller seg ut gjennom bruken av Meta AIs kraftige språkmodeller. Den lærer kontinuerlig av brukerinteraksjoner og forbedrer svarene sine over tid. I tillegg er den helt gratis å bruke og tilbyr sømløs integrering med ulike applikasjoner.
4. Er LLaMA 3.2 trygg å bruke?
Ja, LLaMA 3.2 er trygt å bruke. Brukerne bør imidlertid være oppmerksomme på personvernhensyn og sørge for at de forstår hvordan dataene deres håndteres. Meta AI implementerer sikkerhetstiltak, men brukerne bør lese gjennom personvernerklæringen for å holde seg informert.
5. Hvordan forbedres LLaMA 3.2 over tid?
LLaMA 3.2 bruker kontinuerlige læringsmetoder, noe som betyr at den forbedrer språkforståelsen og prediksjonsevnen gjennom løpende brukerinteraksjoner. Dette sikrer at chatboten blir mer nøyaktig og nyttig etter hvert som den behandler mer data.
6. Hva er bruksområdene for LLaMA 3.2?
LLaMA 3.2 kan brukes til personlig assistanse, til å svare på dagligdagse spørsmål, gi utdanningsstøtte til studenter og hjelpe bedrifter med automatisering av kundeservice. Den er allsidig og kan tilpasses et bredt spekter av bruksområder.
7. Kan jeg bruke LLaMA 3.2 til forretningsapplikasjoner?
Ja, LLaMA 3.2 er ideell for forretningsapplikasjoner, spesielt innen automatisering av kundeservice. Den kan håndtere vanlige henvendelser, gi support døgnet rundt og integreres i eksisterende arbeidsflyter for å forbedre effektiviteten og kundetilfredsheten.
8. Hva er begrensningene i LLaMA 3.2?
LLaMA 3.2 er kraftig, men har også sine begrensninger, for eksempel unøyaktigheter i svarene og manglende forståelse av svært komplekse spørsmål. Den baserer seg på sannsynlighet for å generere svar, noe som ikke alltid gjenspeiler den nøyaktige konteksten eller det ønskede resultatet.
9. Hvordan håndterer LLaMA 3.2 personvern og datasikkerhet?
Meta AI tar personvern på alvor, og implementerer kryptering og andre sikkerhetstiltak. Det er imidlertid viktig at brukerne går gjennom plattformens retningslinjer for personvern for å forstå hvordan dataene deres samles inn og lagres.
Den enkleste måten å bruke Llama 3.2 på er Llama AI Online
10. Hvilke fremtidige oppdateringer er planlagt for LLaMA 3.2?
Meta AI planlegger å forbedre LLaMA 3.2 med funksjoner som stemmeintegrasjon, flerspråklig støtte og forbedringer i nøyaktighet og ytelse. Disse oppdateringene har som mål å utvide chatbotens funksjonalitet og brukerbase, noe som gjør den enda mer nyttig og tilgjengelig.
Siste Llama 3.2 Nyheter
Llama 3 VS Gemini: En omfattende sammenligning av AI-kodingsverktøy
Llama 3 vs ChatGPT: En omfattende sammenligning av AI-kodingsverktøy
Hvordan trene opp en LLaMA 3-modell: En omfattende veiledning
Llama 3.1 405B VS Claude 3.5 Sonnet
Llama 3.1 405B VS Gemma 2: En omfattende sammenligning
Llama 3.1 405B vs GPT-4o: En omfattende sammenligning
Llama 3.2 Chat på nett: En grundig veiledning
LLaMA 3.2 er den nyeste AI-modellen som er utviklet av Meta AI, og tilbyr brukerne gratis chat-funksjoner på nettet. Denne teknologien representerer et sprang innen naturlig språkbehandling og interaksjon, og gir avanserte svar på et bredt spekter av brukerhenvendelser.
Innholdsfortegnelse
Hva er LLaMA 3.2?
LLaMA 3.2 er en AI-drevet chatbot drevet av Meta AIs LLaMA-teknologi (Large Language Model Meta AI). Den er utviklet for å forstå og generere menneskelignende tekst basert på brukerinndata, noe som gjør den svært allsidig i oppgaver som personlig assistanse, utdanning og kundeservice.
Oversikt over LLaMA-teknologien
LLaMA bruker dyplæringsteknikker til å behandle og generere språk. Ved å analysere store mengder tekstdata lærer den kunstige intelligensen å forutsi og reagere på brukerens innspill, noe som skaper en sømløs interaktiv opplevelse.
Viktige funksjoner i LLaMA 3.2
LLaMA 3.2 bygger videre på tidligere versjoner med forbedret språkforståelse, raskere responstid og et mer intuitivt brukergrensesnitt.
Slik fungerer LLaMA 3.2
LLaMA 3.2 fungerer ved hjelp av en kombinasjon av naturlig språkbehandling og maskinlæring. Den genererer tekst ved å forutsi det mest sannsynlige neste ordet basert på konteksten i samtalen, slik at den kan opprettholde sammenhengende og kontekstuelt relevante dialoger.
Forståelse av AI-modellens arkitektur
Modellarkitekturen i LLaMA 3.2 omfatter flere lag med transformatorer som gir en dyp kontekstuell forståelse av språket. Denne flerlagstilnærmingen forbedrer chatbotens evne til å generere menneskelignende svar.
Rollen til naturlig språkbehandling
Naturlig språkbehandling (NLP) er sentralt i LLaMA 3.2, slik at den kan tolke og svare på ulike former for menneskelig kommunikasjon. Ved å kontinuerlig lære av interaksjoner forbedres systemet over tid, slik at brukerne får mer nøyaktige og nyttige svar.
Komme i gang med LLaMA 3.2
For å begynne å bruke LLaMA 3.2 må brukerne opprette en konto på offisiell nettside og få tilgang til chat-grensesnittet.
Opprette en konto og få tilgang til chatten
Brukere kan registrere seg for en gratis konto for å få full tilgang til AI-ens funksjoner. Når man er logget inn, er brukergrensesnittet designet for å være intuitivt og enkelt å navigere, slik at brukerne kan stille spørsmål, komme med forespørsler eller bare chatte med den kunstige intelligensen.
Navigere i brukergrensesnittet
LLaMA 3.2-chatgrensesnittet er brukervennlig og har et enkelt oppsett som oppfordrer til interaksjon. Brukerne kan skrive inn tekst og få svar umiddelbart, med muligheter for å justere preferanser og utforske flere funksjoner.
Bruksområder for LLaMA 3.2
LLaMA 3.2 kan brukes på en rekke ulike områder, og kan være til hjelp i personlige, utdannings- og forretningssammenhenger.
Personlig assistanse og hverdagslige spørsmål
LLaMA 3.2 fungerer som en virtuell assistent som hjelper brukerne med å administrere oppgaver, svare på spørsmål og gi informasjon om ulike emner. Den kan hjelpe til med planlegging, anbefalinger og problemløsning i hverdagen.
Pedagogisk støtte og læring
LLaMA 3.2 er et verdifullt verktøy for studenter og lærere, som gir umiddelbare svar på faglige spørsmål, forklaringer på komplekse begreper og til og med personlige læringsplaner.
Forretningsapplikasjoner og kundeservice
Virksomheter kan integrere LLaMA 3.2 i kundeservicesystemene sine for å automatisere svar, håndtere vanlige henvendelser og gi hjelp døgnet rundt. Evnen til å lære av interaksjoner gjør det mulig å skreddersy kundestøtten over tid.
Fordeler med å bruke LLaMA 3.2
Kostnadsfri tilgang til avansert AI
Et av de mest tiltalende aspektene ved LLaMA 3.2 er den gratis tilgangen, som gjør det mulig for brukere å utforske avanserte AI-funksjoner uten økonomiske hindringer.
Kontinuerlig læring og forbedring
LLaMA 3.2 oppdateres og videreutvikles kontinuerlig gjennom pågående læringsprosesser, noe som sikrer at den holder seg i forkant når det gjelder ytelse og nøyaktighet.
Fellesskap og støtteressurser
Brukerne har tilgang til et fellesskap av utviklere og AI-entusiaster, samt robuste supportressurser for feilsøking og utforskning av funksjoner.
Begrensninger og hensyn
LLaMA 3.2 byr på mange fordeler, men det er også noen begrensninger og hensyn å ta.
Forstå AI-begrensninger
LLaMA 3.2 er, i likhet med alle AI-modeller, ikke perfekt. Den kan noen ganger generere feilaktige eller misvisende svar fordi den baserer seg på sannsynlighets- og kontekstprediksjon.
Bekymringer knyttet til personvern og datasikkerhet
Personvern er et viktig aspekt når man bruker en AI-tjeneste på nettet. Brukerne bør være klar over hvordan dataene deres lagres og brukes, og forsikre seg om at de er komfortable med plattformens retningslinjer for personvern.
Fremtidig utvikling og oppdateringer
LLaMA 3.2 vil motta fremtidige oppdateringer og forbedringer, noe som vil forbedre funksjonene og brukeropplevelsen ytterligere.
Kommende funksjoner og forbedringer
Meta AI har kunngjort planer om å introdusere nye funksjoner som stemmeintegrasjon, flerspråklig støtte og forbedret tilgjengelighet i kommende versjoner av LLaMA.
Tilbakemeldinger og bidrag fra lokalsamfunnet
Utviklingen av LLaMA 3.2 påvirkes av tilbakemeldinger fra brukerne, som er med på å forme fremtidige oppdateringer og forbedringer.
Konklusjon
Sammendrag av viktige punkter
LLaMA 3.2 tilbyr brukerne en avansert AI-chatbot som er gratis å bruke, og som er både allsidig og stadig forbedres. Den kan brukes til personlig assistanse, utdanning og forretningsvirksomhet, noe som gjør den til et verdifullt verktøy for et bredt publikum.
Oppmuntring til å utforske LLaMA 3.2
Brukere oppfordres til å utforske funksjonene i LLaMA 3.2 ved å besøke offisielt nettsted og engasjerer seg i plattformens funksjoner.
Oversikt over Llama 3.2-modellen
Llama 3.2-Vision-serien representerer en banebrytende samling multimodale store språkmodeller (LLM-er) som er tilgjengelige i 11B- og 90B-parameterstørrelser. Disse modellene er utviklet for å behandle både tekst- og bildeinndata og generere tekstbaserte utdata. Llama 3.2-Vision er optimalisert for visuelle oppgaver som bildegjenkjenning, resonnering og teksting, og er svært effektiv når det gjelder å svare på spørsmål om bilder. Llama 3.2-Vision overgår mange bransjereferanser og utkonkurrerer både åpen kildekode og proprietære modeller i visuelle oppgaver.
Visjon-instruksjonstilpassede referanseverdier
Kategori | Referansepunkt | Modalitet | Llama 3.2 11B | Llama 3.2 90B | Claude3 - Haiku | GPT-4o-mini |
---|---|---|---|---|---|---|
Problemer og matematisk resonnering på universitetsnivå | MMMU (val, 0-skudd CoT, mikro gjennomsnittlig nøyaktighet) | Tekst | 50.7 | 60.3 | 50.2 | 59.4 |
MMMU-Pro, Standard (10 valg, test) | Tekst | 33.0 | 45.2 | 27.3 | 42.3 | |
MMMU-Pro, Vision (test) | Bilde | 27.3 | 33.8 | 20.1 | 36.5 | |
MathVista (testmini) | Tekst | 51.5 | 57.3 | 46.4 | 56.7 | |
Forståelse av diagrammer og diagrammer | ChartQA (test, 0-skudd CoT, avslappet nøyaktighet)* | Bilde | 83.4 | 85.5 | 81.7 | – |
AI2 Diagram (test)* | Bilde | 91.9 | 92.3 | 86.7 | – | |
DocVQA (test, ANLS)* | Bilde | 88.4 | 90.1 | 88.8 | – | |
Generell visuell spørsmålsbesvarelse | VQAv2 (test) | Bilde | 75.2 | 78.1 | – | – |
Generelt | MMLU (0-skudd, CoT) | Tekst | 73.0 | 86.0 | 75,2 (5 skudd) | 82.0 |
Matematikk | MATH (0-skudd, CoT) | Tekst | 51.9 | 68.0 | 38.9 | 70.2 |
Begrunnelse | GPQA (0-skudd, CoT) | Tekst | 32.8 | 46.7 | 33.3 | 40.2 |
Flerspråklig | MGSM (0-skudd, CoT) | Tekst | 68.9 | 86.9 | 75.1 | 87.0 |
Lette, instruksjonstilpassede benchmarks
Kategori | Referansepunkt | Llama 3.2 1B | Llama 3.2 3B | Gemma 2 2B IT (5-skudd) | Phi-3.5 - Mini IT (5 skudd) |
---|---|---|---|---|---|
Generelt | MMLU (5 skudd) | 49.3 | 63.4 | 57.8 | 69.0 |
Åpen omskrivingsevaluering (0-shot, rougeL) | 41.6 | 40.1 | 31.2 | 34.5 | |
TLDR9+ (test, 1-skudd, rougeL) | 16.8 | 19.0 | 13.9 | 12.8 | |
IFEval | 59.5 | 77.4 | 61.9 | 59.2 | |
Matematikk | GSM8K (0-skudd, CoT) | 44.4 | 77.7 | 62.5 | 86.2 |
MATH (0-skudd, CoT) | 30.6 | 48.0 | 23.8 | 44.2 | |
Begrunnelse | ARC Challenge (0-skudd) | 59.4 | 78.6 | 76.7 | 87.4 |
GPQA (0-skudd) | 27.2 | 32.8 | 27.5 | 31.9 | |
Hellaswag (0-skudd) | 41.2 | 69.8 | 61.1 | 81.4 | |
Bruk av verktøy | BFCL V2 | 25.7 | 67.0 | 27.4 | 58.4 |
Nexus | 13.5 | 34.3 | 21.0 | 26.1 | |
Lang kontekst | InfiniteBench/En.MC (128k) | 38.0 | 63.3 | – | 39.2 |
InfiniteBench/En.QA (128k) | 20.3 | 19.8 | – | 11.3 | |
NIH/Multi-nål | 75.0 | 84.7 | – | 52.7 | |
Flerspråklig | MGSM (0-skudd, CoT) | 24.5 | 58.2 | 40.2 | 49.8 |
Viktige spesifikasjoner
Funksjon | Llama 3.2-Vision (11B) | Llama 3.2-Vision (90B) |
---|---|---|
Inndatamodalitet | Bilde + tekst | Bilde + tekst |
Output-modalitet | Tekst | Tekst |
Antall parametere | 11B (10,6B) | 90B (88,8B) |
Kontekst Lengde | 128k | 128k |
Datavolum | 6B bilde-tekst-par | 6B bilde-tekst-par |
Svar på generelle spørsmål | Støttet | Støttet |
Kunnskapsgrense | desember 2023 | desember 2023 |
Språk som støttes | Engelsk, fransk, spansk, portugisisk osv. (kun tekstoppgaver) | Engelsk (kun bilde- og tekstoppgaver) |
Modellarkitektur og opplæring
Llama 3.2-Vision bygger videre på Llama 3.1-modellen for ren tekst ved å legge til visuelle prosesseringsmuligheter. Arkitekturen bruker en autoregressiv språkmodell med en spesialisert visjonsadapter, som benytter kryssoppmerksomhetslag for å integrere visuell input i modellens språkgenereringsprosess. Denne tilnærmingen gjør det mulig å håndtere oppgaver som involverer både bilder og tekst på en sømløs måte.
Oversikt over opplæring
- Data: Trenet på 6 milliarder bilde-tekstpar.
- Finjustering: Bruker overvåket finjustering (SFT) og forsterkningslæring med menneskelig tilbakemelding (RLHF) for å tilpasse seg menneskelige preferanser.
- Vision-adapter: Inkorporerer en separat opplært synskort for bildebaserte oppgaver.
Støttede språk og tilpasninger
Llama 3.2-Vision støtter flere språk for rene tekstoppgaver, inkludert engelsk, tysk, fransk og andre. For multimodale oppgaver som involverer både tekst og bilder, er engelsk imidlertid det eneste språket som støttes. Utviklere kan finjustere Llama 3.2 til å fungere med andre språk, forutsatt at de overholder Llama 3.2 Community License.
Energiforbruk og miljøpåvirkning
Opplæring av Llama 3.2-Vision-modeller krevde betydelige databehandlingsressurser. Tabellen nedenfor viser energiforbruket og klimagassutslippene under treningen:
Modell | Opplæringstimer (GPU) | Strømforbruk (W) | Stedsbaserte utslipp (tonn CO2-ekvivalenter) | Markedsbaserte utslipp (tonn CO2-ekvivalenter) |
---|---|---|---|---|
Llama 3.2-Vision 11B | 245K H100 timer | 700 | 71 | 0 |
Llama 3.2-Vision 90B | 1,77 millioner H100-timer | 700 | 513 | 0 |
Totalt | 2.02M | 584 | 0 |
Tiltenkte bruksområder
Llama 3.2-Vision har en rekke praktiske bruksområder, først og fremst i kommersielle og forskningsmiljøer. Viktige bruksområder er blant annet
- Visuell spørsmålsbesvarelse (VQA): Modellen svarer på spørsmål om bilder, noe som gjør den egnet til bruk i for eksempel produktsøk eller pedagogiske verktøy.
- Dokument VQA (DocVQA): Den kan forstå layouten i komplekse dokumenter og svare på spørsmål basert på dokumentets innhold.
- Bildetekster: Genererer automatisk beskrivende bildetekster for bilder, noe som er ideelt for sosiale medier, applikasjoner for universell utforming eller innholdsgenerering.
- Gjenfinning av bilder og tekst: Matcher bilder med tilsvarende tekst, noe som er nyttig for søkemotorer som jobber med visuelle og tekstlige data.
- Visuell jording: Identifiserer spesifikke områder i et bilde basert på beskrivelser på naturlig språk, noe som forbedrer AI-systemers forståelse av visuelt innhold.
Sikkerhet og etikk
Llama 3.2 er utviklet med fokus på ansvarlig bruk. Modellen er utstyrt med sikkerhetstiltak for å forhindre misbruk, for eksempel skadelig bildegjenkjenning eller generering av upassende innhold. Modellen har blitt grundig testet for risiko knyttet til cybersikkerhet, barnesikkerhet og misbruk i høyrisikodomener som kjemiske eller biologiske våpen.
Tabellen nedenfor viser noen av de viktigste referanseverdiene og ytelsesmålingene for Llama 3.2-Vision:
Oppgave/kapasitet | Referansepunkt | Llama 3.2 11B | Llama 3.2 90B |
---|---|---|---|
Bildeforståelse | VQAv2 | 66.8% | 73.6% |
Visuelt resonnement | MMMU | 41.7% | 49.3% |
Forståelse av diagrammet | ChartQA | 83.4% | 85.5% |
Matematisk resonnering | MathVista | 51.5% | 57.3% |
Ansvarlig distribusjon
Meta har levert verktøy som Llama Guard og Prompt Guard for å hjelpe utviklere med å sikre at Llama 3.2-modeller brukes på en trygg måte. Utviklere oppfordres til å ta i bruk disse sikkerhetstiltakene for å redusere risiko knyttet til sikkerhet og misbruk, og sørge for at brukstilfellene deres er i tråd med etiske standarder.
Llama 3.2-Vision representerer et betydelig fremskritt innen multimodale språkmodeller. Med sine robuste funksjoner for bildedannelse og tekstgenerering er den svært tilpasningsdyktig til ulike kommersielle og forskningsmessige bruksområder, samtidig som den overholder strenge sikkerhetsmessige og etiske retningslinjer.
xIHKCymiXkaedgZ
Llama er fantastisk. Takk Meta
Inspirerende oppdrag. Hva skjedde etterpå? Vær forsiktig!
Hei folkens!!!!!
Godt humør og lykke til alle!!!!!