Online Llama 3.3 Chat
Descoperiți chat-ul online gratuit Llama 3.3 1B, 3B, 11B sau 70B, educația inteligentă AI și descărcați codurile locale ale modelelor mari.

Free Online Llama 3.3 Chat
Llama 3.3 este un model lingvistic mare (LLM) de ultimă generație dezvoltat de Meta AI, conceput pentru a îmbunătăți înțelegerea și generarea limbajului natural în mai multe limbi. Cu 70 de miliarde de parametri, Llama 3.3 oferă performanță și eficiență sporite, fiind un instrument valoros atât pentru aplicații comerciale, cât și pentru cercetare.
LLaMA 3.3 este o versiune actualizată a modelului anterior LLaMA 3.2 405B, bazându-se pe arhitectura sa de bază și introducând în același timp mai multe îmbunătățiri. În timp ce ambele versiuni utilizează tehnologia avansată de procesare a limbajului natural Meta AI, LLaMA 3.3 oferă o precizie sporită a răspunsului, viteze de procesare mai mari și o mai bună adaptabilitate la datele introduse de utilizator. În plus, 3.3 include capacități de învățare îmbunătățite, permițându-i să ofere răspunsuri mai relevante din punct de vedere contextual în comparație cu 3.2 405B, ceea ce îl transformă într-un instrument mai rafinat și mai ușor de utilizat pentru aplicații personale, educaționale și de afaceri.
Free Online Llama 3.2 Chat
Free Online Llama 3.1 Chat
Mai multe instrumente Llama AI

FREE Online Llama 3.1 405B Chat
Experimentați puterea FREE Online Llama 3.1 405B Chat: Poarta dvs. de acces către capabilități și informații avansate de inteligență artificială.
Chat acumLlama 3.2 Baza de cunoștințe
Resursa dvs. de referință pentru ghiduri de utilizare și materiale educaționale.
Aflați mai multeÎntrebări frecvente pentru Llama 3.3
Q1: Ce este Llama 3.3?
A1: Llama 3.3 este un model de limbaj mare (LLM) de ultimă generație dezvoltat de Meta AI, conceput pentru înțelegerea limbajului natural, generarea de text și suport multilingv.
Q2: Cum pot accesa Llama 3.3 gratuit?
A2: Puteți utiliza Llama 3.3 gratuit pe platforme precum lamaai.online, care oferă o interfață de chat ușor de utilizat.
Q3: Llama 3.3 suportă mai multe limbi?
A3: Da, Llama 3.3 este instruit în mai multe limbi, inclusiv engleză, spaniolă, franceză, germană, portugheză, hindi și altele.
Q4: Cum se compară Llama 3.3 cu ChatGPT?
A4: Llama 3.3 concurează cu modele precum ChatGPT oferind răspunsuri avansate bazate pe AI, suport multilingv și accesibilitate open-source.
Î5: Ce face Llama 3.3 mai bun decât versiunile anterioare?
A5: Llama 3.3 îmbunătățește versiunile anterioare cu date de instruire îmbunătățite, capacități de raționament mai bune și performanțe mai eficiente.
Î6: Pot folosi Llama 3.3 pentru scriere profesională?
A6: Da, Llama 3.3 este un instrument excelent pentru crearea de conținut, scrierea pe blog, optimizarea SEO și multe altele.
Q7: Llama 3.3 este liber pentru utilizare comercială?
A7: Deși Llama 3.3 este open-source, se pot aplica unele restricții de utilizare. Consultați termeni oficiali de licențiere înainte de a-l utiliza în scopuri comerciale.
Î8: Ce fel de sarcini AI poate gestiona Llama 3.3?
A8: Llama 3.3 excelează la generare de text, traducere, rezumare, scriere creativă și inteligență artificială conversațională.
Î9: Cum integrez Llama 3.3 în aplicațiile mele?
A9: Dezvoltatorii pot integra Llama 3.3 folosind cadre de învățare automată precum Transformatorii lui Hugging Face.
Q10: Llama 3.3 necesită hardware puternic?
A10: Rularea locală a Llama 3.3 necesită GPU-uri de înaltă performanță, dar soluțiile bazate pe cloud, cum ar fi lamaai.online vă permit să îl utilizați fără hardware costisitor.
Q11: Llama 3.3 poate scrie cod?
A11: Da, Llama 3.3 poate genera și depana cod în Python, JavaScript, Java, C++ și alte limbaje de programare.
Î12: Cât de precis este Llama 3.3?
A12: Llama 3.3 a fost antrenat pe un set mare de date pentru o precizie ridicată, dar verificați întotdeauna informațiile pentru aplicațiile critice.
Î13: Pot să ajustez Llama 3.3 pentru sarcini specifice?
A13: Da, utilizatorii avansați pot ajusta Llama 3.3 pe seturi de date personalizate pentru aplicații specializate.
Î14: Există o limită pentru cât de mult pot utiliza Llama 3.3?
A14: Platforme precum lamaai.online pot avea limite de utilizare pentru a asigura accesul echitabil pentru toți utilizatorii.
Î15: Llama 3.3 are garanții etice?
A15: Da, Meta AI a implementat moderarea conținutului și măsuri de protecție pentru a preveni utilizarea abuzivă.
Î16: Llama 3.3 poate genera imagini?
A16: Nu, Llama 3.3 este un model AI bazat pe text. Pentru generarea de imagini, luați în considerare modele precum DALL-E sau Difuzarea stabilă.
Î17: Cum pot îmbunătăți răspunsurile de la Llama 3.3?
A17: Utilizarea indicații clare și detaliate îmbunătățește calitatea răspunsurilor. Experimentați cu solicitări diferite pentru a obține rezultate mai bune.
Î18: Llama 3.3 este disponibil ca API?
A18: Da, dezvoltatorii pot utiliza Llama 3.3 API pentru aplicații bazate pe inteligență artificială.
Î19: Llama 3.3 poate fi utilizat pentru chatbots?
A19: Categoric! Llama 3.3 este o alegere excelentă pentru AI chatbots, asistenți virtuali și aplicații de asistență pentru clienți.
Î20: Unde pot să mă țin la curent cu Llama 3.3?
A20: Urmați Meta AI's canale oficiale și vizitați lamaai.online pentru actualizări și discuții ale comunității.
Ultimele știri Llama 3.3

Llama 3 VS Gemini: o comparație cuprinzătoare a instrumentelor de codare AI

Llama 3 vs ChatGPT: O comparație cuprinzătoare a instrumentelor de codare AI

Cum să antrenezi un model LLaMA 3: Un ghid cuprinzător

Llama 3.1 405B VS Claude 3.5 Sonet

Llama 3.1 405B VS Gemma 2: O comparație cuprinzătoare

Llama 3.1 405B vs GPT-4o: O comparație cuprinzătoare
Chat online Llama 3.3: Un ghid aprofundat
LLaMA 3.3 este cel mai recent model de inteligență artificială dezvoltat de Meta AI, oferind utilizatorilor capacități gratuite de chat online. Această tehnologie reprezintă un salt în prelucrarea limbajului natural și în interacțiune, oferind răspunsuri avansate la o gamă largă de întrebări ale utilizatorilor.
Ce este Llama 3.3?
Lansat la 6 decembrie 2024, Llama 3.3 este un LLM de ultimă generație care se bazează pe predecesorii săi prin încorporarea unor tehnici avansate de instruire și a unui set de date divers care cuprinde peste 15 trilioane de token-uri. Această pregătire extinsă permite Llama 3.3 să exceleze în diverse sarcini de procesare a limbajului natural, inclusiv generarea, traducerea și înțelegerea textului. Modelul suportă mai multe limbi, precum engleza, germana, franceza, italiana, portugheza, hindi, spaniola și thailandeza, adresându-se unei baze globale de utilizatori.
Cum să utilizați Llama 3.3
Accesarea și utilizarea Llama 3.3 este simplă, în special prin intermediul unor platforme precum lamaai.online, care oferă interfețe gratuite de chat online bazate pe Llama 3.3. Aceste platforme oferă utilizatorilor un mediu intuitiv pentru a interacționa cu modelul fără a fi nevoie de cunoștințe tehnice aprofundate.
Pentru dezvoltatorii interesați să integreze Llama 3.3 în aplicațiile lor, modelul este compatibil cu cadrele populare de învățare automată, cum ar fi Hugging Face's Transformers. Mai jos este un fragment de cod Python care demonstrează cum să încărcați și să utilizați Llama 3.3 pentru generarea de text:
pythonCopyEditimport transformatoare
import torță
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 = "Explicați semnificația Llama 3.3 în cercetarea AI."
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256)
print(outputs[0]["text_generat"])
Acest script inițializează modelul Llama 3.3 și generează un răspuns bazat pe solicitarea furnizată. Asigurați-vă că mediul dvs. dispune de resursele de calcul necesare pentru a face față cerințelor modelului.
De ce Llama 3.3 este la modă
Llama 3.3 a atras o atenție semnificativă în comunitatea AI datorită performanțelor sale impresionante și accesibilității. În ciuda faptului că are mai puțini parametri decât unii dintre predecesorii săi, cum ar fi modelul Llama 3.1 405B, Llama 3.3 oferă rezultate comparabile sau superioare în diverse criterii de referință. Această eficiență îl transformă într-o soluție rentabilă pentru organizațiile care caută capacități de inteligență artificială de înaltă calitate fără cerințele de resurse asociate.
În plus, angajamentul Meta AI față de colaborarea deschisă și dezvoltarea responsabilă a inteligenței artificiale a încurajat o comunitate solidă în jurul modelului Llama 3.3. Abordarea cu acces deschis a modelului încurajează cercetătorii și dezvoltatorii să contribuie la evoluția acestuia, ceea ce conduce la îmbunătățiri continue și la diverse aplicații.
Caracteristici ale Llama 3.3
Llama 3.3 se mândrește cu câteva caracteristici notabile:
- Competențe multilingve: Antrenat pe un set de date divers, Llama 3.3 gestionează cu pricepere mai multe limbi, facilitând interacțiunile translingvistice fără întreruperi.
- Performanță îmbunătățită: Prin tehnici de instruire optimizate, Llama 3.3 atinge performanțe ridicate în diverse sarcini de procesare a limbajului natural, inclusiv generarea, traducerea și înțelegerea textului.
- Arhitectură eficientă: Modelul utilizează o arhitectură rafinată care echilibrează complexitatea și eficiența, oferind capacități robuste fără cerințe de calcul excesive.
- Acces deschis: Sub licența comunitară Llama 3.3, modelul este accesibil atât în scopuri comerciale, cât și de cercetare, promovând adoptarea pe scară largă și inovarea.
Modele Llama 3.3
Llama 3.3 este disponibil în diverse configurații pentru a răspunde diferitelor cazuri de utilizare. Modelul principal dispune de 70 de miliarde de parametri, realizând un echilibru între performanță și cerințele de resurse. Această versatilitate permite dezvoltatorilor să selecteze o dimensiune a modelului care să se alinieze nevoilor specifice ale aplicației lor.
Pentru utilizatorii care doresc să exploreze capacitățile Llama 3.3 fără implementare locală, lamaai.online oferă o platformă convenabilă pentru a interacționa cu modelul direct printr-o interfață web.
Sfaturi și trucuri
Pentru a maximiza beneficiile Llama 3.3, luați în considerare următoarele recomandări:
Rămâneți la curent: Implicați-vă în comunitatea Llama 3.3 pentru a rămâne la curent cu cele mai recente evoluții, bune practici și actualizări.
Inginerie promptă: Creați indicații clare și specifice pentru a ghida modelul către generarea rezultatelor dorite.
Reglare fină: Pentru aplicațiile specializate, reglarea fină a Llama 3.3 pe date specifice domeniului poate spori performanța și relevanța sa.
Gestionarea resurselor: Țineți cont de resursele de calcul necesare pentru a rula Llama 3.3, în special pentru modelul parametrilor 70B. Utilizarea soluțiilor bazate pe cloud sau a platformelor precum lamaai.online poate atenua constrângerile legate de resursele locale.
Prezentare generală a modelului Llama 3.3
Seria Llama 3.3 reprezintă o colecție de ultimă generație de modele lingvistice multimodale de mari dimensiuni (LLM) disponibile în dimensiuni de parametri 11B și 90B. Aceste modele sunt concepute pentru a procesa atât text, cât și imagini, generând rezultate bazate pe text. Optimizat pentru sarcini vizuale, cum ar fi recunoașterea imaginilor, raționamentul și subtitrarea, Llama 3.3 este foarte eficient pentru a răspunde la întrebări despre imagini și depășește multe criterii de referință din industrie, depășind atât modelele open-source, cât și modelele proprietare în sarcini vizuale.
Criterii de referință adaptate instrucțiunilor Vision
Categorie | Parametru de referință | Modalitate | Llama 3.2 11B | Llama 3.3 70B | Claude3 - Haiku | GPT-4o-mini |
---|---|---|---|---|---|---|
Probleme la nivel universitar și raționament matematic | MMMU (val, 0-shot CoT, precizie micro avg) | Text | 50.7 | 60.3 | 50.2 | 59.4 |
MMMU-Pro, Standard (10 opțiuni, test) | Text | 33.0 | 45.2 | 27.3 | 42.3 | |
MMMU-Pro, Vision (test) | Imagine | 27.3 | 33.8 | 20.1 | 36.5 | |
MathVista (testmini) | Text | 51.5 | 57.3 | 46.4 | 56.7 | |
Înțelegerea graficelor și diagramelor | ChartQA (test, 0-shot CoT, precizie relaxată)* | Imagine | 83.4 | 85.5 | 81.7 | – |
Diagrama AI2 (test)* | Imagine | 91.9 | 92.3 | 86.7 | – | |
DocVQA (test, ANLS)* | Imagine | 88.4 | 90.1 | 88.8 | – | |
Răspunsuri vizuale generale la întrebări | VQAv2 (test) | Imagine | 75.2 | 78.1 | – | – |
Generalități | MMLU (0-shot, CoT) | Text | 73.0 | 86.0 | 75.2 (5 lovituri) | 82.0 |
Matematică | MATH (0-shot, CoT) | Text | 51.9 | 68.0 | 38.9 | 70.2 |
Raționament | GPQA (0-shot, CoT) | Text | 32.8 | 46.7 | 33.3 | 40.2 |
Multilingv | MGSM (0-shot, CoT) | Text | 68.9 | 86.9 | 75.1 | 87.0 |
Repere ușoare adaptate instrucțiunilor
Categorie | Parametru de referință | Llama 3.2 1B | Llama 3.3 70B | Gemma 2 2B IT (5-shot) | Phi-3.5 - Mini IT (5 focuri) |
---|---|---|---|---|---|
Generalități | MMLU (5 lovituri) | 49.3 | 63.4 | 57.8 | 69.0 |
Evaluare deschisă de rescriere (0-shot, rougeL) | 41.6 | 40.1 | 31.2 | 34.5 | |
TLDR9+ (test, 1-shot, rougeL) | 16.8 | 19.0 | 13.9 | 12.8 | |
IFEval | 59.5 | 77.4 | 61.9 | 59.2 | |
Matematică | GSM8K (0-shot, CoT) | 44.4 | 77.7 | 62.5 | 86.2 |
MATH (0-shot, CoT) | 30.6 | 48.0 | 23.8 | 44.2 | |
Raționament | ARC Challenge (0-shot) | 59.4 | 78.6 | 76.7 | 87.4 |
GPQA (lovitură 0) | 27.2 | 32.8 | 27.5 | 31.9 | |
Hellaswag (0-shot) | 41.2 | 69.8 | 61.1 | 81.4 | |
Utilizarea uneltelor | BFCL V2 | 25.7 | 67.0 | 27.4 | 58.4 |
Nexus | 13.5 | 34.3 | 21.0 | 26.1 | |
Context lung | InfiniteBench/En.MC (128k) | 38.0 | 63.3 | – | 39.2 |
InfiniteBench/En.QA (128k) | 20.3 | 19.8 | – | 11.3 | |
NIH/Multi-agule | 75.0 | 84.7 | – | 52.7 | |
Multilingv | MGSM (0-shot, CoT) | 24.5 | 58.2 | 40.2 | 49.8 |
Specificații cheie
Caracteristică | Llama 3.3 (70B) | Llama 3.2-Viziune (90B) |
---|---|---|
Modalitatea de intrare | Imagine + Text | Imagine + Text |
Modalitatea de ieșire | Text | Text |
Numărătoarea parametrilor | 11B (10.6B) | 90B (88.8B) |
Context Lungime | 128k | 128k |
Volumul de date | 6B perechi imagine-text | 6B perechi imagine-text |
Răspuns la întrebări generale | Susținut | Susținut |
Cutoff de cunoștințe | Decembrie 2023 | Decembrie 2023 |
Limbi acceptate | Engleză, franceză, spaniolă, portugheză, etc. (Sarcini doar text) | Engleză (doar sarcini Imagine+Text) |
Licență.
Consumul de energie și impactul asupra mediului
Formarea modelelor Llama 3.3 a necesitat resurse computaționale semnificative. Tabelul de mai jos prezintă consumul de energie și emisiile de gaze cu efect de seră în timpul formării:
Model | Ore de formare (GPU) | Consumul de energie (W) | Emisii bazate pe locație (tone CO2eq) | Emisii bazate pe piață (tone CO2eq) |
---|---|---|---|---|
Llama 3.3 70B | 245K ore H100 | 700 | 71 | 0 |
Llama 3.2-Viziune 90B | 1.77M ore H100 | 700 | 513 | 0 |
Total | 2.02M | 584 | 0 |
Cazuri de utilizare prevăzute
Llama 3.3 are diverse aplicații practice, în principal în contexte comerciale și de cercetare. Principalele domenii de utilizare includ:
- Răspunsuri vizuale la întrebări (VQA): Modelul răspunde la întrebări despre imagini, ceea ce îl face potrivit pentru cazuri de utilizare precum căutarea de produse sau instrumente educaționale.
- Document VQA (DocVQA): Acesta poate înțelege aspectul documentelor complexe și poate răspunde la întrebări pe baza conținutului documentului.
- Subtitrarea imaginilor: Generează automat subtitrări descriptive pentru imagini, ideale pentru social media, aplicații de accesibilitate sau generare de conținut.
- Recuperarea imaginii-textului: Potrivește imaginile cu textul corespunzător, util pentru motoarele de căutare care lucrează cu date vizuale și textuale.
- Împământare vizuală: Identifică regiuni specifice ale unei imagini pe baza descrierilor în limbaj natural, îmbunătățind înțelegerea conținutului vizual de către sistemele AI.
Siguranță și etică
Llama 3.3 este dezvoltat cu accent pe utilizarea responsabilă. Măsurile de protecție sunt integrate în model pentru a preveni utilizarea necorespunzătoare, cum ar fi recunoașterea imaginilor dăunătoare sau generarea de conținut inadecvat. Modelul a fost testat pe scară largă pentru riscurile asociate securității cibernetice, siguranței copiilor și utilizării abuzive în domenii cu risc ridicat, cum ar fi armele chimice sau biologice.
Tabelul următor evidențiază câteva dintre principalele repere și parametri de performanță pentru Llama 3.3:
Sarcină/Capacitate | Parametru de referință | Llama 3.2 11B | Llama 3.3 70B |
---|---|---|---|
Înțelegerea imaginii | VQAv2 | 66.8% | 73.6% |
Raționament vizual | MMMU | 41.7% | 49.3% |
Înțelegerea graficului | ChartQA | 83.4% | 85.5% |
Raționament matematic | MathVista | 51.5% | 57.3% |
Implementare responsabilă
Meta a furnizat instrumente precum Llama Guard și Prompt Guard pentru a ajuta dezvoltatorii să se asigure că modelele Llama 3.3 sunt implementate în siguranță. Dezvoltatorii sunt încurajați să adopte aceste măsuri de protecție pentru a reduce riscurile legate de siguranță și de utilizarea abuzivă, asigurându-se că cazurile lor de utilizare se aliniază standardelor etice.
În concluzie, Llama 3.3 reprezintă un progres semnificativ în modelele lingvistice multimodale. Cu capacități robuste de motivare a imaginilor și de generare a textului, acesta este foarte adaptabil pentru diverse aplicații comerciale și de cercetare, respectând în același timp orientări riguroase privind siguranța și etica.
xIHKCymiXkaedgZ
Llama este fabuloasă. Vă mulțumim Meta
Căutare inspirată acolo. Ce s-a întâmplat după? Aveți grijă!
Hei, oameni buni!!!!!
Bună dispoziție și noroc pentru toată lumea!!!!!