Meta 最近推出了 駱駝 3.2，一組多語言大型語言模型 (LLM)，專為各種應用而設計，包括文字和圖像處理。此版本包含以下型號 10億（1B） 和 30億 參數，針對多語言對話、總結和指令遵循等任務進行了最佳化。

讓我們測試 Llama3.2，在此演示中嘗試使用帶有變壓器的 Meta 的 Multimodal Llama。上傳一張圖片並開始討論它，或簡單地嘗試下面的一個範例。

llama3.2 聊天機器人 免費在線

Llama 3.2 的主要特點

  • 模型尺寸:
    • 1B 模型：適用於個人資訊管理和多語言知識檢索。
    • 3B 模型：在遵循指令和總結任務方面表現優於競爭對手
  • 多模式能力：新車型還包括 11B 和 90B 支援圖像推理任務的版本。這些模型可以處理文字和圖像輸入，使其可以靈活地用於需要視覺理解的應用程式。
  • 性能基準：Llama 3.2 在產業基準測試中已被證明優於許多現有模型，特別是在工具使用和快速重寫等領域
  • 隱私和本地處理：Llama 3.2 的一大優勢是能夠在設備本地運行，確保敏感資料不會發送到雲端，從而保持隱私

使用案例

Llama 3.2 適用於多種應用：

  • 個人助理：輕量級模型可用於建立本地助理應用程序，管理匯總訊息或安排約會等任務。
  • 視覺任務：較大的視覺模型可以處理複雜的影像相關查詢，例如解釋圖形或地圖
  • 多語言支援：Llama 3.2 正式支援英語、西班牙語、法語等語言，非常適合全球應用程式

llama3.2 與 GPT4o

駱駝 3.2

  • 參數: 有以下尺寸可供選擇 1B, 3B, 11B以及 90B.
  • 建築學：利用變壓器為基礎的設計來優化視覺資料處理。
  • 多模式能力：支援文字和圖像輸入，在文件分析和視覺問答等任務中表現突出。
  • 本地處理：專為邊緣設備設計，允許無需依賴雲端即可在本地執行，從而增強資料隱私並減少延遲。
  • 表現：在特定的視覺推理任務中表現出色，並且對於注重預算的項目來說具有成本效益。

GPT-4o

  • 參數：估計超過 2000億，重點關注廣泛的多式聯運能力。
  • 建築學：採用集文本、圖像、音訊和視訊處理於一體的多模態Transformer設計。
  • 多模式能力：處理更廣泛的輸入類型（文字、圖像、音訊、視訊），使其適用於需要多樣化資料整合的複雜應用程式。
  • 處理速度：處理令牌的速度大約為 每秒 111 個令牌相比之下，Llama 的 每秒 47.5 個令牌.
  • 上下文長度：兩種型號都支援最多 128K 代幣，但 GPT-4o 最多可以生成 16K 輸出令牌.

效能比較

特徵駱駝 3.2GPT-4o
參數1B、3B、11B、90B超過2000億
多模式支援文字 + 圖片文字+圖片+音頻+視頻
處理速度47.5 個令牌/秒111 個令牌/秒
上下文長度最多 128K 個代幣高達 128K 輸入/16K 輸出
本地處理能力是的主要基於雲端

使用案例

  • 駱駝 3.2 在需要高效文件分析和視覺推理任務的場景中尤其強大。其本地運行能力使其成為資料隱私至關重要的應用程式的理想選擇。
  • GPT-4o具有更高的參數數量和更快的處理速度，在需要整合各種媒體形式的複雜多模式任務中表現出色。它適用於互動式虛擬助理或多媒體內容生成等應用。

總結

透過 Llama 3.2，Meta 旨在為開發人員提供強大的工具，以創建高效、私密且能夠處理不同語言和模式的各種任務的 AI 驅動應用程式。對本地處理的關注進一步增強了其在隱私敏感環境中的吸引力。

常見問題：

  1. Llama 3.2 型號是啥？
    • Llama 3.2 是一組多模式大型語言模型 (LLM)，針對視覺識別、圖像推理、字幕和回答有關圖像的一般問題進行了最佳化。
  2. 如何使用 Llama 3.2？
    • 您可以將 Llama 3.2 用於商業和研究目的，包括視覺識別、圖像推理、字幕和帶有圖像的助手式聊天。
  3. 使用 Llama 3.2 的授權條款是什麼？
    • Llama 3.2 的使用受 Llama 3.2 社區許可證的管轄，該許可證是一份定制的商業許可協議。
  4. Llama 3.2 可接受的用例有哪些？
    • 可接受的用例包括視覺問答、文件視覺問答、圖像字幕、圖像文字檢索和視覺基礎。
  5. Llama 3.2 的使用有什麼限制嗎？
    • 是的，不得以任何違反適用法律或法規的方式或以任何可接受使用政策和 Llama 3.2 社區許可所禁止的方式使用 Llama 3.2。
  6. 我如何提供回饋或報告模型問題？
    • 可以透過模型的 GitHub 儲存庫或直接聯繫 Meta 來報告回饋和問題。
  7. 訓練 Llama 3.2 的硬體和軟體需求是什麼？
    • Llama 3.2 使用自訂訓練庫、Meta 的 GPU 叢集和生產基礎設施進行訓練。它針對H100-80GB類型的硬體進行了最佳化。
  8. Meta 如何確保負責任地使用 Llama 3.2？
    • Meta 遵循三管齊下的策略來管理信任和安全風險，包括允許開發人員部署安全體驗、防止敵對使用者以及為社群提供防止濫用的保護。