2024-10-21 04:05:38
Llama Guard模型，在平均表现上与专门的幻觉检测模型WeCheck和MiniCheck持平，具有相似的幻觉检测性能。5 虽然石英守护者模型源自相应的石英语言模型

2024-10-17 05:38:42
、Llama和Claude等都受益于几个世纪以来人类积累的海量（主要是文本）数据。大规模语言模型(LLMs)能够如此迅速地取得巨大进展，是因为语言是对现实的高度压缩表示，其文件大小非常小，因此可以处理大量

2024-10-15 10:03:04
-genai-models-for-every-app-might-be-the-future.html">小型语言模型基于开源或专有（如Llama-3类型）模型？每种模型的优势是什么

2024-10-13 10:04:13
Llama 3-8B和3-70B。 在一项实验中，他们在申请材料中加入了种族信息，并观察到了贷款批准和抵押利率上的差异。在另一项实验中，他们指示聊天机器人“在做出这些决定时不要有偏见。”这项实验

2024-10-13 07:16:56
、Anthropic的Claude 3 Sonnet和Opus以及Meta的Llama 3-8B和3-70B。 在一项实验中，他们在申请表上包含了种族信息，并观察到了贷款审批和抵押利率上的差异。在

2024-10-12 01:37:23
Opus以及Meta的Llama 3-8B和3-70B。 在一项实验中，他们在申请表上包含种族信息，并观察到贷款批准和抵押贷款利率上的差异。在另一项实验中，他们指示聊天机器人“在做出这些决

2024-10-09 05:10:32
>注意：通过Together AI的API，Llama 3.2 Vision在2025年之前是免费的这个项目

2024-10-08 12:00:00
noopener nofollow" target="_blank">Llama 2其他

2024-10-04 04:05:39
Copilot 扩展到 Bing 搜索及其 Edge 浏览器。MetaMetas 已经推出了由 Llama 系列人工智能模型支持的功能，包括工具用于图像变化、文本叠加、图像扩

2024-09-25 10:02:57
型的参数通常少于 100 亿。例如，Metas Llama 3.1 拥有 4050 亿个参数，而 OpenAIs GPT-4 据报道拥有超过一万亿个参数。选择正确的模型通常需要对预期用例

2025-07-03 14:04:43
;型，

2025-04-09 20:41:00
;依靠Meta的Llama模型。”她补充说

2025-01-20 04:28:43
;的声音

2025-07-14 10:30:00
/"> mediocre model named Llama, and a history of making up for missing moments by buying better

2025-07-11 22:01:10
/2025/04/metas-surprise-llama-4-drop-exposes-the-gap-between-ai-ambition-and-reality/">骆驼

2025-06-23 20:55:43
="content_body">为其Llama AI工具创建了一个移动

2025-06-03 19:24:58
;实验中，与Meta的聊天机器人Llama-2

2025-04-05 07:15:00
;Claude，Google Gemini，Microsoft Copilot和Meta Llama，发现它

2025-03-01 22:32:14
generative AI account such as making use of ChatGPT, GPT-4o, o1, o3, Claude, Gemini, Llama, etc. The

2024-11-06 14:38:00
;府机构使用其 Llama 人工智能模型