Meta 最近推出了 拉马 3.2是多语言大型语言模型 (LLM) 的集合，设计用于各种应用，包括文本和图像处理。该版本包括以下模型 10 亿 (1B) 和 30 亿 (3B) 参数，针对多语言对话、摘要和指令跟踪等任务进行了优化。

让我们测试 Llama3.2 在此演示中通过 Meta 与转换器尝试多模态 Llama。上传一张图片，然后开始聊天，或者直接试试下面的示例。

llama3.2 聊天机器人 免费在线

Llama 3.2 的主要功能

  • 型号尺寸:
    • 1B 型号:适用于个人信息管理和多语言知识检索。
    • 3B 型号:在指令跟踪和总结任务中表现优于竞争对手
  • 多式联运能力:新型号还包括 11B 和 90B 支持图像推理任务的版本。这些模型既能处理文本输入，也能处理图像输入，因此在需要视觉理解的应用中用途广泛。
  • 性能基准:Llama 3.2 已被证明在行业基准上优于许多现有模型，特别是在工具使用和及时重写等方面
  • 隐私和本地处理:Llama 3.2 的一大优势是能够在本地设备上运行，确保敏感数据不被发送到云端，从而保持数据的私密性。

使用案例

Llama 3.2 专为各种应用而设计：

  • 个人助理:轻量级模型可用于构建本地助理应用程序，以管理汇总信息或安排约会等任务。
  • 视觉任务:较大的视觉模型可处理复杂的图像相关查询，例如解释图形或地图
  • 多语言支持:Llama 3.2 正式支持英语、西班牙语、法语等语言，非常适合全球应用。

llama3.2 vs GPT4o

拉马 3.2

  • 参数:有以下尺寸可供选择 1B, 3B, 11B和 90B.
  • 建筑学:采用基于变压器的设计，针对视觉数据处理进行了优化。
  • 多式联运能力:支持文本和图像输入，在文档分析和可视化问题解答等任务中表现突出。
  • 本地处理:专为边缘设备设计，允许本地执行，无需依赖云，从而提高数据私密性并减少延迟。
  • 性能:在特定的视觉推理任务中表现出色，对于注重预算的项目而言具有成本效益。

GPT-4o

  • 参数:估计超过 2,000 亿美元重点是广泛的多模式功能。
  • 建筑学:采用多模式转换器设计，集成了文本、图像、音频和视频处理功能。
  • 多式联运能力:可处理更广泛的输入类型（文本、图像、音频、视频），因此适用于需要整合各种数据的复杂应用。
  • 处理速度:处理代币的速度约为 每秒 111 个令牌与 Llama 的相比 每秒 47.5 个代币.
  • 上下文长度:两种型号都支持输入上下文窗口，最大可达 128K 代币但 GPT-4o 可产生高达 16K 输出令牌.

性能比较

特点拉马 3.2GPT-4o
参数1B、3B、11B、90B超过 2 000 亿
多模式支持文字 + 图片文本 + 图片 + 音频 + 视频
处理速度47.5 令牌/秒111 令牌/秒
上下文长度最多 128K 令牌最多 128K 输入/16K 输出
本地处理能力是主要基于云

使用案例

  • 拉马 3.2 在需要高效文档分析和可视化推理任务的场景中尤为突出。它能够在本地运行，因此非常适合数据隐私至关重要的应用。
  • GPT-4o它的参数数量更多，处理速度更快，在需要整合各种媒体形式的复杂多模态任务中表现出色。它适用于交互式虚拟助手或多媒体内容生成等应用。

结论

通过 Llama 3.2，Meta 旨在为开发人员提供强大的工具，以创建高效、私密、能够处理不同语言和模式的各种任务的人工智能驱动型应用程序。对本地处理的关注进一步增强了它在隐私敏感环境中的吸引力。

常见问题：

  1. 什么是 Llama 3.2 型号？
    • Llama 3.2 是多模态大型语言模型 (LLM) 的集合，针对视觉识别、图像推理、字幕和回答有关图像的一般问题进行了优化。
  2. 如何使用 Llama 3.2？
    • 您可以将 Llama 3.2 用于商业和研究目的，包括视觉识别、图像推理、字幕和类似助手的图像聊天。
  3. 使用 Llama 3.2 的许可条款是什么？
    • Llama 3.2 的使用受 Llama 3.2 Community License（Llama 3.2 社区许可）的约束，这是一份定制的商业许可协议。
  4. Llama 3.2 有哪些可接受的使用案例？
    • 可接受的用例包括可视化问题解答、文档可视化问题解答、图像字幕、图像文本检索和可视化接地。
  5. 使用 Llama 3.2 有什么限制吗？
    • 是的，Llama 3.2 不得以违反适用法律或法规的任何方式使用，也不得以《可接受使用政策》和《Llama 3.2 社区许可》禁止的任何方式使用。
  6. 如何提供反馈或报告模型问题？
    • 反馈和问题可以通过模型的 GitHub 存储库或直接联系 Meta 进行报告。
  7. 培训 Llama 3.2 有哪些硬件和软件要求？
    • Llama 3.2 使用定制的训练库、Meta 的 GPU 集群和生产基础设施进行训练。它针对 H100-80GB 类型的硬件进行了优化。
  8. Meta 如何确保负责任地使用 Llama 3.2？
    • Meta 采用三管齐下的策略来管理信任和安全风险，其中包括让开发人员能够部署安全的体验、保护用户免受恶意攻击，以及提供社区保护以防止滥用。