2025-05-07 13:28:38
;，并基于Meta的开源LLM Llama 2。这些

2025-04-25 22:02:47
;号和Llama 3.2 1b hyena Edge距离传统的注意

2025-02-06 10:02:23
;Openai的Chatgpt，Meta的Llama和Google Gemini。如果您

2025-01-19 19:30:00
月将其 Llama AI 模型引入国防机构

2025-01-09 06:55:00
;理，并指出 Meta 的开源 Llama 模型

2025-01-07 14:45:00
;来训练其 AI 模型 (Llama)。该公司已

2024-12-28 21:25:00
;有道德的顾问。 Llama：斗志

2024-12-17 13:00:00
; Gemini、Anthropic、Mistral、Cohere、Llama。” Parker

2024-12-17 01:07:00
;的 Llama 和 ChatGPT 都提供独特的功能

2024-12-13 09:25:00
;学硕士）名为 Llama，下载量已

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