2024-11-15 21:07:00
://www.zdnet.com/article/meta-inches-toward-open-source-ai-with-new-llama-3-1/">Meta 的 LLaMA 3

2024-12-02 14:01:39
; VISTA-3D）与法学硕士（例如 Llama 3）

2024-11-19 13:00:31
;语言模型

2024-10-31 16:14:09
和 Llama-3.2-V，使开发人员能够灵活

2024-10-16 22:00:00
-sectors/information-technology/ai-stocks/chatgpt/">ChatGPT和元平台公司 llama，以及云服务提供

2024-10-16 13:00:00
洞。 类似地，Hugging Face 上的绝大多数模型都是基于 Llama 或其他开源选项构建的。“这些AI模型基本上就是依赖项，”Apostolopoulos说。 AI

2024-10-16 10:28:57
的评估，例如 Meta 的不同版本/大小的 LLaMA 模型和 OpenAI 的 GPT，以及一个

2024-10-08 17:00:00
可以吸引不同类型的用户使用其产品。这家初创公司表示，它正在使用各种模型——包括来自OpenAI、Anthropic、Meta（Llama）和Perplexity的模型——以平衡查询和快速回答的成本

2024-10-04 12:23:56
-openai-meta-chatgpt-llama-copyright-infringement-chatbots-artificial-intelligence-ai" rel="nofollow">结束

2024-10-03 09:54:47
简单。ChatGPT 或 Google Gemini 背后的秘诀是巨大的。但对于印度来说，更简单的可能就足够了。一种想法是使用开源模型（例如 Metas Llama）作为基础酱，然后根据当地需求添加成

2024-10-02 04:59:00
GPT-4 等大型模型的计算能力、能源和内存带宽，该模型包含估计 1.8 万亿个参数。即使 Facebook 相对较小的 LLAMA 模型（拥有 70 亿个参数）也需要额外 14 GB 的临时存储空

2024-09-24 08:03:45
的地位，并标志着人工智能行业的巨大转变。我们看到围绕普通大语言模型 [大语言模型] space OpenAI、Perplexity、Mistral、LLaMA、Blank

2024-09-19 10:01:00
GPT-35，其次是 Ada（60%），GPT-4o (56%)、GPT-4 (55%)、DALL-E (40%) 和 WHISPER (14%)。其他模型，例如 CURIE、LLAMA 和

2024-12-15 17:56:19
/meta-llama-3-1/">羊驼3.1 405B而Claude 3 Opus在超过80%的

2024-12-20 20:26:08
;，包括公司 Llama 的上市战略。

2024-10-17 14:00:00
>. 关于80亿参数的Llama 3模型，英特尔的计算显示，Gaudi 3比H100快约9%，但每美元性能提高了80%。对于700亿参数的Llama 2模型，该公司表示，该芯片快约19

2024-10-29 12:52:52
;为什么 Meta 投资其 Llama 模型并使其

2024-11-26 10:00:00
> 人工智能公司

2024-11-19 22:11:08
="https://ai.meta.com/blog/llama-3-2-connect-2024-vision-edge-mobile-devices/">骆马-3.2

2024-11-15 08:01:00
;平台Llama 3.2，以及亚马逊自己