Meta เพิ่งเปิดตัวเมื่อไม่นานนี้ ลามะ 3.2คอลเลกชันโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายภาษา (LLM) ที่ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึงการประมวลผลข้อความและรูปภาพ รุ่นนี้ประกอบด้วยโมเดลที่มี 1 พันล้าน (1B) และ 3 พันล้าน (3B) พารามิเตอร์ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับงานต่างๆ เช่น บทสนทนาหลายภาษา การสรุป และการปฏิบัติตามคำสั่ง

มาทดสอบ Llama3.2 กัน ลองใช้ Multimodal Llama โดย Meta พร้อมหม้อแปลงไฟฟ้าในเดโมนี้ อัปโหลดรูปภาพและเริ่มพูดคุยเกี่ยวกับรูปภาพ หรือลองใช้ตัวอย่างใดตัวอย่างหนึ่งด้านล่าง

llama3.2 chatbot ออนไลน์ฟรี

คุณสมบัติหลักของ Llama 3.2

  • ขนาดโมเดล:
    • แบบจำลอง 1B:เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลส่วนบุคคล และการสืบค้นความรู้หลายภาษา
    • แบบจำลอง 3B:เหนือกว่าคู่แข่งในการปฏิบัติตามคำสั่งและสรุปงาน
  • ความสามารถแบบหลายโหมด:รุ่นใหม่นี้ยังรวมถึง 11บี และ 90บี เวอร์ชันที่รองรับงานการใช้เหตุผลของภาพ โมเดลเหล่านี้สามารถประมวลผลทั้งข้อความและภาพอินพุต ทำให้มีความยืดหยุ่นสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้ความเข้าใจทางภาพ
  • เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ:Llama 3.2 ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลที่มีอยู่มากมายในเกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านต่างๆ เช่น การใช้เครื่องมือและการเขียนใหม่ทันที
  • ความเป็นส่วนตัวและการประมวลผลในท้องถิ่น:ข้อได้เปรียบที่สำคัญประการหนึ่งของ Llama 3.2 คือความสามารถในการทำงานบนอุปกรณ์ภายในเครื่อง ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจะยังคงเป็นส่วนตัวโดยไม่ต้องส่งไปยังระบบคลาวด์

กรณีการใช้งาน

Llama 3.2 ได้รับการออกแบบมาเพื่อการใช้งานที่หลากหลาย:

  • ผู้ช่วยส่วนตัว:โมเดลน้ำหนักเบาสามารถใช้ในการสร้างแอปพลิเคชันผู้ช่วยท้องถิ่นที่จัดการงานต่างๆ เช่น การสรุปข้อความหรือกำหนดเวลาการนัดหมาย
  • งานด้านภาพ:โมเดลวิสัยทัศน์ที่ใหญ่กว่าสามารถจัดการกับแบบสอบถามที่เกี่ยวข้องกับภาพที่ซับซ้อน เช่น การตีความกราฟหรือแผนที่
  • รองรับหลายภาษา:Llama 3.2 รองรับภาษาต่างๆ อย่างเป็นทางการ เช่น อังกฤษ สเปน ฝรั่งเศส และอื่นๆ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก

llama3.2 เทียบกับ GPT4o

ลามะ 3.2

  • พารามิเตอร์: มีให้เลือกหลายขนาด 1บี, 3บี, 11บี, และ 90บี.
  • สถาปัตยกรรม:ใช้การออกแบบแบบหม้อแปลงที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการประมวลผลข้อมูลภาพ
  • ความสามารถแบบหลายโหมดรองรับการป้อนข้อความและรูปภาพ โดยมีประสิทธิภาพที่โดดเด่นในงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เอกสารและการตอบคำถามในรูปแบบภาพ
  • การประมวลผลในท้องถิ่น:ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์ Edge ช่วยให้สามารถดำเนินการในพื้นที่ได้โดยไม่ต้องพึ่งพาระบบคลาวด์ ซึ่งช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและลดเวลาแฝง
  • ผลงาน:มีความโดดเด่นในงานการใช้เหตุผลทางภาพที่เฉพาะเจาะจง และคุ้มต้นทุนสำหรับโครงการที่คำนึงถึงงบประมาณ

จีพีที-4โอ

  • พารามิเตอร์: โดยประมาณกว่า 200 พันล้านโดยมุ่งเน้นไปที่ศักยภาพด้านหลายโหมดที่ครอบคลุม
  • สถาปัตยกรรม:ใช้การออกแบบหม้อแปลงหลายโหมดที่ผสานการประมวลผลข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ
  • ความสามารถแบบหลายโหมด:รองรับประเภทอินพุตที่หลากหลายยิ่งขึ้น (ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ) ทำให้เหมาะกับแอพพลิเคชั่นที่ซับซ้อนที่ต้องการการบูรณาการข้อมูลที่หลากหลาย
  • ความเร็วในการประมวลผล: ประมวลผลโทเค็นได้เร็วขึ้นประมาณ 111 โทเค็นต่อวินาที, เมื่อเทียบกับลามะ 47.5 โทเค็นต่อวินาที.
  • ความยาวของบริบท:ทั้งสองโมเดลรองรับหน้าต่างบริบทอินพุตสูงสุด โทเค็น 128Kแต่ GPT-4o สามารถสร้างได้ถึง โทเค็นเอาท์พุต 16K.

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ

คุณสมบัติลามะ 3.2จีพีที-4โอ
พารามิเตอร์1บี, 3บี, 11บี, 90บีมากกว่า 200 พันล้าน
การสนับสนุนหลายรูปแบบข้อความ + รูปภาพข้อความ + รูปภาพ + เสียง + วีดิโอ
ความเร็วในการประมวลผล47.5 โทเค็นต่อวินาที111 โทเค็นต่อวินาที
ความยาวของบริบทโทเค็นสูงสุดถึง 128Kอินพุตสูงสุด 128K / เอาท์พุต 16K
ความสามารถในการประมวลผลในพื้นที่ใช่เป็นหลักบนคลาวด์

กรณีการใช้งาน

  • ลามะ 3.2 มีความแข็งแกร่งเป็นพิเศษในสถานการณ์ที่ต้องใช้การวิเคราะห์เอกสารและการใช้เหตุผลทางภาพอย่างมีประสิทธิภาพ ความสามารถในการทำงานในเครื่องทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญที่สุด
  • จีพีที-4โอด้วยจำนวนพารามิเตอร์ที่มากขึ้นและความเร็วในการประมวลผลที่เร็วกว่า จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานมัลติโหมดที่ซับซ้อนซึ่งต้องบูรณาการสื่อรูปแบบต่างๆ เข้าด้วยกัน เหมาะสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น ผู้ช่วยเสมือนแบบโต้ตอบหรือการสร้างเนื้อหามัลติมีเดีย

บทสรุป

ด้วย Llama 3.2 Meta มุ่งมั่นที่จะมอบเครื่องมืออันทรงพลังให้กับนักพัฒนาเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีประสิทธิภาพ เป็นส่วนตัว และสามารถจัดการงานที่หลากหลายในภาษาและรูปแบบต่างๆ ได้ การเน้นที่การประมวลผลในพื้นที่ยังช่วยเพิ่มความน่าสนใจในสภาพแวดล้อมที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัวอีกด้วย

คำถามที่พบบ่อย:

  1. Llama 3.2 model คืออะไร?
    • Llama 3.2 เป็นคอลเลกชันของโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายโหมด (LLM) ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการจดจำภาพ การใช้เหตุผลด้านภาพ การใส่คำบรรยาย และการตอบคำถามทั่วไปเกี่ยวกับภาพ
  2. ฉันจะใช้ Llama 3.2 ได้อย่างไร?
    • คุณสามารถใช้ Llama 3.2 เพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้าและการวิจัย รวมถึงการจดจำภาพ การใช้เหตุผลด้านภาพ การสร้างคำบรรยาย และการสนทนาแบบผู้ช่วยด้วยรูปภาพ
  3. เงื่อนไขการอนุญาตสิทธิ์การใช้งานสำหรับการใช้ Llama 3.2 คืออะไร?
    • การใช้ Llama 3.2 อยู่ภายใต้การควบคุมของใบอนุญาตชุมชน Llama 3.2 ซึ่งเป็นข้อตกลงใบอนุญาตเชิงพาณิชย์แบบกำหนดเอง
  4. กรณีการใช้งานที่ยอมรับได้สำหรับ Llama 3.2 มีอะไรบ้าง?
    • กรณีการใช้งานที่ยอมรับได้ ได้แก่ การตอบคำถามด้วยภาพ การตอบคำถามด้วยภาพเอกสาร การใส่คำบรรยายภาพ การดึงข้อมูลภาพ-ข้อความ และการวางพื้นฐานภาพ
  5. มีข้อจำกัดใด ๆ ในการใช้ Llama 3.2 หรือไม่?
    • ใช่ ไม่ควรใช้ Llama 3.2 ในลักษณะใดๆ ที่ละเมิดกฎหมายหรือข้อบังคับที่บังคับใช้ หรือในลักษณะใดๆ ที่ถูกห้ามตามนโยบายการใช้งานที่ยอมรับได้และใบอนุญาตชุมชน Llama 3.2
  6. ฉันสามารถให้ข้อเสนอแนะหรือรายงานปัญหาเกี่ยวกับโมเดลได้อย่างไร
    • สามารถรายงานข้อเสนอแนะและปัญหาต่างๆ ได้ผ่านที่เก็บ GitHub ของโมเดล หรือติดต่อ Meta โดยตรง
  7. ข้อกำหนดฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สำหรับการฝึกอบรม Llama 3.2 คืออะไร
    • Llama 3.2 ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ไลบรารีการฝึกอบรมแบบกำหนดเอง คลัสเตอร์ GPU ของ Meta และโครงสร้างพื้นฐานการผลิต โดยได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับฮาร์ดแวร์ประเภท H100-80GB
  8. Meta รับประกันการใช้งาน Llama 3.2 อย่างมีความรับผิดชอบได้อย่างไร
    • Meta ปฏิบัติตามกลยุทธ์สามประสานสำหรับการจัดการความเสี่ยงด้านความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย ซึ่งรวมไปถึงการเปิดโอกาสให้ผู้พัฒนาสามารถใช้งานประสบการณ์ที่ปลอดภัย การปกป้องต่อผู้ใช้ที่เป็นปฏิปักษ์ และการมอบการปกป้องชุมชนต่อการใช้งานในทางที่ผิด