2024-10-28 18:16:34
/">做广告其 Llama 系列模型是开源

2024-10-21 19:31:33
基础模型（FMs）一起使用。无论是利用经过微调的模型，如Meta Llama、Mistral Mixtral 和 IBM Granite，还是基于流行的开源架构开发专有模型，客户现在都可以在不管理基础

2024-11-01 15:31:50
-link" href="https://community.amd.com/t5/ai/accelerating-llama-cpp-performance-in-consumer-llm

2024-10-27 17:20:47
rel="nofollow" href="https://github.com/meta-llama/llama-recipes/tree/main/recipes/quickstart

2024-11-04 07:04:22
;行了比较，

2024-10-03 02:01:42
有趣的埃森哲人工智能战略要素之一在周三的推出期间几乎没有被提及。这是埃森哲在 7 月份发布的公告，表示将帮助客户在 Nvidia AI Foundry 之上使用 Llama 3.1 公开可用模型集合构

2024-09-25 17:28:54
更改图像的元素，例如交换背景或服装。新功能与公司最新的 Llama 3.2 型号一起推出。新版本是在 Llama 3.1 发布仅两个月后发布的，它是第一个具有视觉功能的版本，可以通过从图

2024-09-27 20:50:50
。Meta 推出 Llama 3.2周三，Meta 宣布发布 Llama 3.2，我们过去广泛介绍过的开放权重人工智能模型阵容的重大更新。新版本包括具有 110 亿和 90B

2024-10-13 02:30:01
化复杂任务到增强决策过程。然而，扩展这些模型也引入了相当大的复杂性，例如高昂的计算成本、减少的可访问性和对大量资源需求的环境影响。传统的像GPTs或LLaMA-70B这样的大型语言模型的巨大规模使其对

2024-10-30 23:39:00
href="https://fortune.com/2024/07/23/meta-new-llama-model-3-1/" target="_self" aria-label="Go to

2024-10-04 10:34:17
-original-style="font-weight: 400;">流行的开源大规模语言模型（LLM）包括Meta的Llama、Mistral AI的Mistral Models、Technology

2024-10-24 18:57:42
;且

2024-09-16 15:00:00
>入选的初创公司将受益于FAIR（Meta基础人工智能研究团队）的研究人员和工程师的技术指导；以及访问先进的计算资源和人工智能技术 - 包括 Llama 3.1，下一代 Metas 最先进的开源大型语

2024-10-31 23:15:00
;延伸到了 Llama 语言模型，Llama 3 标志

2024-09-30 21:16:47
Metas Llama 3.1-8B 和 Microsoft 的 Phi-3.5 3.8B）优越的性能。液体 LFM 目前有三种不同的尺寸和型号：LFM 1.3B（最

2024-09-26 08:56:00
>多模态大型语言模型扎克伯格宣布推出 Llama3.2，增加了多式联运功能。特别是，该模型可以理解图像。他将 Meta 的 Llama 3.2 大语言模型与其他大语言

2024-10-24 19:30:00
;更大的模型，例如 Meta 的 Llama 3.1 405B，

2024-09-17 16:00:00
Llama 3.1 405B 在几个关键领域始终优于其他版本。多模式功能Eureka 中的评估表明，状态-最先进的模型的多模态能力仍然相当有限，特别是在详细的图像理解方面（例如

2024-11-02 05:06:03
;武器：Meta 开源人工智能 Llama 的重

2024-10-04 20:39:21
/meta-just-launched-the-largest-open-ai-model-in-history-heres-why-it-matters/">Meta的Llama 3.1 405B