Online Llama 3.1 405B

Upptäck gratis online Llama 3.1 405B chatt, insiktsfull AI-utbildning och ladda ner lokala stora modellkoder.

GRATIS Online Llama 3 Chatt

Llama 3.1 405B Chatt med webbsökning

Try Reflection 70B Chat – Based On Llama 3.1

Språkstödjande

Engelska: Mitt modersmål!

Spanska¡Hola! Jag pratar också på Español!

Franska: Oui, je parle Français, matey!

Tysk: Aye, ich spreche Deutsch, också!

Italienska: Ciao! Jag snackar på Italiano, kompis!

Portugisiska: Olá! Jag pratar också Português!

Holländska: Hallå! Jag konverserar på nederländska, kompis!

Ryska: Привет! Jag talar också Русский!

Kinesiska: (Förenklad) och (Traditionell) - Ja, jag talar också mandarin!

Japanska: Konnichiwa! Jag ska också konversera!

KoreanskaJag talar också hangul!

Arabiska: ...FÖR ATT JAG ÄR EN AV DEM. Jag pratar också på العربية!

Hebreiska: שלום! Jag talar också עברית!

Beroende på din internethastighet kan det ta några sekunder att ladda modellen online.

Online Llama 3.1 Chatt | Instruktionsläge

Fler AI-verktyg för lamor

GRATIS Online Llama 3 Chatt

Upplev kraften i FREE Online Llama 3: Din gateway till avancerade AI-funktioner och insikter.

Chatta nu

ladda ner Llama 3.1 Model

Få tag på den senaste Llama 3.1 405B-modellen gratis.

Nedladdningar

Llama 3 Kunskapsbas

Din främsta resurs för användarhandböcker och utbildningsmaterial.

Läs mer om detta

Meta Llama 3.1 är Meta's senaste språkmodell med 405 miljarder parametrar. Den erbjuder avancerade funktioner för bearbetning av naturligt språk, inklusive textgenerering, språköversättning och konversationssystem.

Det enklaste sättet att använda Llama 3.1 är Llama AI Online

Du kan komma åt Meta Llama 3.1 och dess resurser via den officiella webbplatsen lama.meta.com och utforska det omfattande modellkortet och bruksanvisningarna på Metas GitHub-förvar.

Meta Llama 3.1 har 405 miljarder parametrar, vilket gör den till en av de mest kraftfulla språkmodellerna som finns tillgängliga. Den erbjuder förbättrad noggrannhet och effektivitet i förståelse och generering av naturligt språk.

Meta Llama 3.1 är utformad för olika applikationer, inklusive textgenerering, språköversättning och konversationssystem, vilket gör det till ett mångsidigt verktyg för utvecklare och forskare.

Med sina omfattande parametrar och avancerade arkitektur ger Meta Llama 3.1 mer exakta och kontextuellt relevanta utdata, vilket förbättrar prestandan för bearbetning av naturligt språk.

Modellkortet för Meta Llama 3.1 finns på Metas officiella GitHub-arkiv. Den innehåller detaljerad information om modellens funktioner, användningsriktlinjer och tekniska specifikationer.

Ja, Meta Llama 3.1 är tillgänglig för användning av öppen källkod. Meta tillhandahåller omfattande resurser och dokumentation för att hjälpa utvecklare att integrera och använda modellen effektivt.

Meta Llama 3.1 kan integreras i onlinechattapplikationer för förbättrade konversationsförmågor. Du kan utnyttja dess avancerade naturliga språkförståelse för att skapa mer interaktiva och lyhörda chatbots.

Meta erbjuder omfattande resurser, inklusive ett detaljerat modellkort, användningsinstruktioner och exempel på deras GitHub-förvar. Dessutom är det bästa verktyget för att utforska Meta Llama 3.1 genom https://llamaai.online/.

Ja, Meta Llama 3.1 är mycket effektivt för språköversättningsuppgifter. Dess avancerade funktioner för bearbetning av naturligt språk säkerställer korrekta och kontextuellt lämpliga översättningar på olika språk.

Senaste nytt om Llama 3

Llama 3,1 405B VS Claude 3,5 Sonett

Llama 3,1 405B VS Claude 3,5 Sonett

Innehållsförteckning Inledning Denna artikel behandlar en jämförande analys mellan två banbrytande AI-modeller: Llama 3.1 405B av ...

Online Llama 3.1 405B Chatt: En djupgående guide

Meta Llama 3.1 är Meta's senaste språkmodell med 405 miljarder parametrar. Den erbjuder avancerade funktioner för bearbetning av naturligt språk, inklusive textgenerering, språköversättning och konversationssystem.

Innehållsförteckning

  1. Vad är Llama 3.1 405B?
  2. Betydelsen av Llama 3.1 405B för Meta AI
  3. Fördelar med att använda Online Llama 3.1 405B Chat
  4. Lämpliga scenarier för användning av Online Llama 3.1 405B Chat
  5. Vem kan använda Online Llama 3.1 405B Chatt
  6. Alternativ till Llama 3.1 405B Modeller och fördelar och nackdelar

Vad är Llama 3.1 405B?

Llama 3.1 405B är den senaste iterationen av Meta AI:s Llama-serie, med betydande framsteg inom bearbetning och förståelse av naturligt språk. Den här modellen har 405 miljarder parametrar, vilket gör den till en av de mest kraftfulla AI-modellerna hittills. Dess primära tillämpningar inkluderar språköversättning, konversations-AI och avancerad textanalys.

Betydelsen av Llama 3.1 405B för Meta AI

Modellen Llama 3.1 405B är en hörnsten i Meta AI:s strategi för att flytta fram gränserna för AI-kapacitet. Dess stora parameteruppsättning möjliggör mer nyanserad och korrekt språkbehandling, vilket är avgörande för att utveckla nästa generations AI-applikationer. Denna modell stöder ett brett spektrum av uppgifter, från enkla chatbots till komplexa dataanalysverktyg, vilket understryker Meta AI: s engagemang för innovation.

Fördelar med att använda Online Llama 3.1 405B Chat

Förbättrad prestanda

Onlinechatten Llama 3.1 405B erbjuder oöverträffad prestanda när det gäller svarsnoggrannhet och hastighet. Användarna får en mycket responsiv och intelligent samtalspartner som kan förstå och generera människoliknande text.

Tillgänglighet

Genom att tillhandahålla ett onlinegränssnitt säkerställer Meta AI att användarna kan få tillgång till de kraftfulla funktionerna i Llama 3.1 405B utan behov av omfattande hårdvara eller teknisk expertis. Detta demokratiserar tillgången till avancerade AI-funktioner.

Mångsidighet

Onlinechattplattformen kan användas i många olika branscher, t.ex. kundtjänst, utbildning och innehållsskapande. Dess förmåga att förstå och generera kontextuellt relevanta svar gör den till ett värdefullt verktyg för både proffs och entusiaster.

Lämpliga scenarier för användning av Online Llama 3.1 405B Chat

Kundtjänst

Företag kan utnyttja onlinechatten Llama 3.1 405B för effektiv och ändamålsenlig kundsupport och hantera en stor mängd frågor samtidigt som de ger korrekta svar.

Pedagogiska verktyg

Lärare och studenter kan använda denna AI för inlärningssyften, inklusive språkträning, informationssökning och interaktiva handledningssessioner.

Skapande av innehåll

Skribenter och marknadsförare kan använda AI för att generera idéer, utarbeta innehåll och till och med redigera och förbättra befintliga texter, vilket effektiviserar processen för att skapa innehåll.

Vem kan använda Online Llama 3.1 405B Chatt

Onlinechatten Llama 3.1 405B är utformad för ett brett spektrum av användare, inklusive:

  • Verksamheter: För att förbättra kundinteraktion och supporttjänster.
  • Lärare och studenter: Som ett hjälpmedel för inlärning och som en informationsresurs.
  • Skapare av innehåll: Att öka produktiviteten och kreativiteten i innehållsgenereringen.
  • Forskare: För avancerad textanalys och språkrelaterade studier.

Alternativ till Llama 3.1 405B Modeller och fördelar och nackdelar

ModellProffsNackdelar
GPT-4Mycket avancerad, omfattande utbildningsdataKräver betydande beräkningsresurser
BERTUtmärkt för att förstå sammanhang i textInte lika stark i textgenerering
T5Mångsidig och kraftfull i både förståelse och genereringKan vara långsammare på grund av dess komplexitet
RoBERTaFörbättrad robusthet och prestanda jämfört med BERTBegränsad till specifika uppgifter, mindre mångsidig

Översikt över specifikationer för modell Llama 3.1

Den Översikt över specifikationer för modell Llama 3.1 ger en detaljerad uppdelning av de viktigaste tekniska specifikationerna för olika Llama 3.1-modeller, inklusive 8B-, 70B- och 405B-versionerna. Denna tabell belyser viktiga aspekter som träningsdata, parameterstorlek, in- och utmatningsmodaliteter, kontextlängd och tokenantal, som alla är avgörande för att förstå prestationsmätningar och AI-kapacitet av dessa modeller. För användare som söker insikter i Lama modeller och deras tillämpningar inom AI-utvecklingfungerar denna översikt som en viktig referens. Oavsett om du utforskar användningsscenarier eller fördjupa sig i de tekniska svårigheterna med online Llama 3.1 405B Chattger denna tabell de grundläggande uppgifter som behövs för att förstå omfattningen och omfattningen av Meta AI:s framsteg inom modellspecifikationer.

ModellUtbildningsdataParametrarInmatningsmodaliteterModaliteter för utdataSammanhang LängdGQAAntal TokenAvstängning för kunskap
8BEn ny mix av offentligt tillgänglig online-data.8BFlerspråkig textFlerspråkig text och kod128kJa15T+december 2023
70BEn ny mix av offentligt tillgänglig online-data.70BFlerspråkig textFlerspråkig text och kod128kJa15T+december 2023
405BEn ny mix av offentligt tillgänglig online-data.405BFlerspråkig textFlerspråkig text och kod128kJa15T+december 2023

Miljöpåverkan och resursanvändning för Llama 3.1 Modeller

Den Miljöpåverkan och resursanvändning för Llama 3.1 Modeller tabellen ger en heltäckande bild av utbildningstid, strömförbrukning, och utsläpp av växthusgaser i samband med olika Llama 3.1-modeller, inklusive versionerna 8B, 70B och 405B. Denna analys är avgörande för att förstå miljöavtrycket från AI-utveckling processer, i synnerhet för modeller med omfattande Tekniska specifikationer och resursbehov. För dem som är intresserade av de bredare konsekvenserna av att använda avancerade AI-kapacitet som online Llama 3.1 405B Chattbelyser denna tabell de olika prestationsmätningar relaterade till hållbarhet. De data som presenteras understryker inte bara de betydande resursbehoven för banbrytande Lama modeller men betonar också vikten av att ta hänsyn till miljöfaktorer i Användarhandböcker och utvecklingsmetoder.

ModellUtbildningstid (GPU-timmar)Utbildning Strömförbrukning (W)Platsbaserade utsläpp av växthusgaser (ton CO2eq)Marknadsbaserade utsläpp av växthusgaser (ton CO2eq)
Llama 3.1 8B1.46M7004200
Llama 3.1 70B7.0M7002,0400
Llama 3.1 405B30.84M7008,9300
Totalt39.3M11,3900

Benchmarkprestanda för Llama 3.1-modeller

Den Benchmarkprestanda för Llama 3.1-modeller tabellen ger en detaljerad utvärdering av olika Llama-modeller, inklusive den senaste Llama 3.1 405Binom en rad olika områden prestationsmätningar. Denna omfattande analys innehåller riktmärken för allmänna uppgifter, kunskapsresonemang, läsförståelse och mer, vilket ger insikter i AI-kapacitet av dessa modeller. För dem som är intresserade av AI-utveckling och de verkliga tillämpningarna av Lama modellerbelyser denna tabell de Tekniska specifikationer och effektivitet för varje modell. Den fungerar som en värdefull resurs för att förstå den jämförande prestandan hos online Llama 3.1 405B Chatt och dess föregångare i olika användningsscenarier.

Förutbildade modeller för bas

Den Förutbildade modeller för bas tabellen ger en jämförande översikt över Llama 3 och Llama 3.1 modellerna i flera olika riktmärken och mätvärden. Det här avsnittet innehåller data om allmän prestanda, kunskapsresonemang och läsförståelse, vilket återspeglar modellernas Tekniska specifikationer och AI-kapacitet. Med detaljerade resultat för varje modell, inklusive Llama 3.1 405Bär denna tabell viktig för att bedöma dessa modellers initiala prestanda i olika sammanhang. För användare som utforskar online Llama 3.1 405B Chatt och dess effektivitet, ger denna tabell värdefulla insikter i de grundläggande riktmärken som ligger till grund för dessa Lama modeller.

KategoriRiktmärke# bilderMetriskLlama 3 8BLlama 3.1 8BLlama 3 70BLlama 3.1 70BLlama 3.1 405B
AllmäntMMLU5makro_avg/acc_char66.766.779.579.385.2
MMLU-Pro (CoT)5makro_avg/acc_char36.237.155.053.861.6
AGIEval Engelska3-5genomsnitt/acc_char47.147.863.064.671.6
CommonSenseQA7acc_char72.675.083.884.185.8
Winogrande5acc_char60.583.386.7
BIG-Bench hård (CoT)3genomsnitt/em61.164.281.381.685.9
ARC-utmaning25acc_char79.479.793.192.996.1
Kunskap ResonemangTriviaQA-Wiki5em78.577.689.789.891.8
LäsförståelseSQuAD1em76.477.085.681.889.3
QuAC (F1)1f144.444.951.151.153.6
BoolQ0acc_char75.775.079.079.480.0
DROP (F1)3f158.459.579.779.684.8

Instruktion Tunade modeller

Den Instruktion Tunade modeller tabellen ger en fokuserad titt på hur Llama 3.1 modeller, i synnerhet de Llama 3.1 405B, prestera när de finjusteras för specifika uppgifter. Det här avsnittet innehåller prestandamätningar för uppgifter som följer instruktioner, kodutvärdering och resonemang, och belyser de förbättrade AI-kapacitet uppnås genom justering av instruktionerna. Det är en viktig resurs för att förstå modellspecifikationer som driver den online Llama 3.1 405B Chatts förmåga att hantera komplexa frågor och uppgifter. Denna tabell är ovärderlig för dem som utvecklar applikationer eller skapar Användarhandböcker som utnyttjar den Llama 3.1 modellernas avancerade kapacitet.

KategoriRiktmärke# bilderMetriskLlama 3 8B InstruktionLlama 3.1 8B InstruktionLlama 3 70B InstruktionLlama 3.1 70B InstruktionLlama 3.1 405B Instruktion
AllmäntMMLU5makro_avg/acc68.569.482.083.687.3
MMLU (CoT)0makro_avg/acc65.373.080.986.088.6
MMLU-Pro (CoT)5mikro_avg/acc_char45.548.363.466.473.3
IFEval76.880.482.987.588.6
ResonemangARC-C0acc82.483.494.494.896.9
GPQA0em34.630.439.541.750.7
KodHumanEval0pass@160.472.681.780.589.0
MBPP ++ basversion0pass@170.672.882.586.088.6
Multipl-E HumanEval0pass@150.865.575.2
Multipl-E MBPP0pass@152.462.065.7
MatematikGSM-8K (CoT)8em_maj1@180.684.593.095.196.8
MATH (CoT)0final_em29.151.951.068.073.8
Användning av verktygAPI-bank0acc48.382.685.190.092.0
BFCL0acc60.376.183.084.888.5
Gorilla Benchmark API Bench0acc1.78.214.729.735.3
Nexus (0-skott)0makro_avg/acc18.138.547.856.758.7
FlerspråkigFlerspråkig MGSM (CoT)0em68.986.991.6

Flerspråkiga riktmärken

Den Flerspråkiga riktmärken tabellen visar prestandan för Llama 3.1 modellerna på olika språk, bland annat portugisiska, spanska, italienska, tyska, franska, hindi och thailändska. Detta avsnitt illustrerar modellernas förmåga att hantera flerspråkig indata och ger prestandamått som är specifika för varje språk. För dem som är intresserade av att distribuera online Llama 3.1 405B Chatt i olika språkliga sammanhang, belyser denna tabell de AI-kapacitet och Tekniska specifikationer som gör dessa modeller mångsidiga på olika språk. Det är en viktig resurs för att förstå hur väl Lama modeller uppträda globalt användningsscenarier och för att utforma effektiva Användarhandböcker.

KategoriRiktmärkeSpråkLlama 3.1 8BLlama 3.1 70BLlama 3.1 405B
AllmäntMMLU (5-skott, makro_avg/acc)Portugisiska62.1280.1384.95
Spanska62.4580.0585.08
Italienska61.6380.485.04
Tysk60.5979.2784.36
Franska62.3479.8284.66
Hindi50.8874.5280.31
Thai50.3272.9578.21

Modellutvärderingar med Benchmarks

Tabellen Benchmark Performance of Llama 3.1 Models ger en detaljerad utvärdering av olika Llama-modeller, inklusive den senaste Llama 3.1 405B, över en rad olika prestandamått. Denna omfattande analys inkluderar riktmärken för allmänna uppgifter, kunskapsresonemang, läsförståelse med mera, vilket ger insikter i AI-kapaciteten hos dessa modeller. För dem som är intresserade av AI-utveckling och de verkliga tillämpningarna av Llama-modeller, belyser denna tabell de tekniska specifikationerna och effektiviteten hos varje modell. Den fungerar som en värdefull resurs för att förstå den jämförande prestandan hos online Llama 3.1 405B Chat och dess föregångare i olika användningsscenarier.

3 svar på ”Llama 3.1 405B | Free, Online Chat”

Lämna en kommentar

sv_SESvenska
Dela med dig till...