Amazon Bedrock 中的 Meta Llama

使用 Meta 构建人工智能的未来
开始使用 Amazon Bedrock 中的 Llama

Meta Llama 3 简介

  • Llama 3 8B 是计算能力和资源有限、训练时间较短和边缘设备的理想选择。此模型擅长文本摘要、文本分类、情感分析和语言翻译。

  • Llama 3 70B 非常适合内容创作、对话式人工智能、语言理解、研究开发和企业应用程序。此模型擅长文本摘要和准确性、文本分类和细微差别、情感分析和细微差别推理、语言建模、对话系统、代码生成和遵循指令。

优势

经过微调的模型 Llama Chat 使用了公开的指令数据集和超过 100 万条人工标注。
Llama 模型使用来自在线公共数据来源的数万亿个标记进行训练，以更好地理解语言的复杂性。
这个经过微调的模型经历了上千小时的红队测试和标注工作，可确保模型性能安全无虞。
Amazon Bedrock 是第一个为 Llama 提供完全托管式 API 的公有云服务。各种规模的组织都可以访问 Amazon Bedrock 中的 Llama 2 模型，而无需管理底层基础设施。

认识 Llama

Amazon Bedrock 是第一个为 Llama（Meta 的下一代大型语言模型[LLM]）提供完全托管 API 的公有云服务。如今，各种规模的组织都可以访问 Amazon Bedrock 中的 Llama 模型，而无需管理底层基础设施。这意味着您可以专注于自己最擅长的工作：构建 AI 应用程序。Meta 和 Amazon 之间的合作标志着集体生成式人工智能创新。Meta 和 Amazon 携手共创无限可能。

使用案例

Meta 的 Llama 模型是可访问的大型语言模型，专为开发人员、研究人员和企业而设计，用于构建、实验和负责任地扩展生成式人工智能创意。Llama 是促进全球社区创新的基础系统不可分割的一部分。

模型版本

Llama 3 8B

计算能力和资源有限、训练时间较短和边缘设备的理想选择。

最大令牌数：8000

语言：英语

支持的应用场景：文本摘要、文本分类、情感分析和语言翻译

Llama 3 70B

非常适合内容创作、对话式人工智能、语言理解、研究开发和企业应用程序。 

最大令牌数：8000

语言：英语

支持的应用场景：文本摘要和准确性、文本分类和细微差别、情感分析和细微差别推理、语言建模、对话系统、代码生成和遵循指令。

Llama 2 13B

参数规模为 130 亿的微调模型。适用于规模较小的任务，例如文本分类、情绪分析和语言翻译。

最大令牌数：4 千

语言：英语

支持的应用场景：助理式聊天

Llama 2 70B

参数规模为 700 亿的微调模型。适用于规模较大的任务，例如语言建模、文本生成和对话系统。

最大令牌数：4 千

语言：英语

支持的应用场景：助理式聊天