Llama 3.3 Tanıtımı
Llama 3.3, yalnızca metin uygulamaları için kullanıldığında Llama 3.1 70B'ye ve Llama 3.2 90B'ye göre gelişmiş performans sağlayan, yalnızca metin içeren 70B talimat ayarlı bir modeldir. Llama 3.3 70B, Llama 3.1 405B ile benzer bir performans sunarken daha az miktarda hesaplama kaynağı gerektirir.
Avantajlar
Llama ile tanışın
Son on yıldır Meta, araçları geliştiricilerin eline vermeye ve geliştiriciler, araştırmacılar ve kuruluşlar arasında işbirliğini ve ilerlemeleri teşvik etmeye odaklanıyor. Llama modelleri, geliştiricilerin ihtiyaçlarına ve çıkarım bütçelerine en uygun modeli seçmelerine olanak tanıyan çeşitli parametre boyutlarında kullanılabilir. Amazon Bedrock'taki Llama modelleri, geliştiricilerin ölçeklenebilirlik veya altyapıyı yönetme konusundaki endişelerine son vererek bir olasılıklar dünyası açar. Amazon Bedrock, geliştiricilerin Llama'yı kullanmaya başlamaları için çok basit bir anahtar teslimi yoldur.
Kullanım örnekleri
Llama modelleri; görüntü anlama ve görsel akıl yürütme, dil nüansları, bağlamsal anlamanın yanı sıra görsel veri analizi, resim alt yazısı, çeviri ve diyalog oluşturma gibi karmaşık görevlerde mükemmeldir ve çok adımlı görevleri zahmetsizce halledebilir. Llama modellerinin uygun olduğu ek kullanım örnekleri; karmaşık görsel akıl yürütme ve anlama, görüntü-metin alma, görsel referans, belge görsel soru yanıtlama, metin özetlemesi ve doğruluğu, metin sınıflandırması, duygu analizi ve incelikli akıl yürütme, dil modelleme, diyalog sistemleri, kod oluşturma ve aşağıdaki talimatları içerir.
Model sürümleri
Llama 3.3 70B
Yalnızca metin uygulamaları için kullanıldığında Llama 3.1 70B'ye ve Llama 3.2 90B'ye göre gelişmiş performans sağlayan, yalnızca metin içeren 70B talimat ayarlı bir modeldir. Llama 3.3 70B, Llama 3.1 405B ile benzer bir performans sunarken daha az miktarda hesaplama kaynağı gerektirir.
Maksimum belirteç sayısı: 128.000
Diller: İngilizce, Almanca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, İspanyolca ve Tayca.
İnce ayar desteği: Yok
Desteklenen kullanım örnekleri: Metin özetleme, sınıflandırma, duygu analizi ve kod oluşturma dahil gelişmiş dil anlama yetenekleri sunan içerik oluşturma, kurumsal uygulamalar ve araştırma için tasarlanmış etkileşimli yapay zeka. Model ayrıca, sentetik veri oluşturma ve damıtma da dahil olmak üzere diğer modelleri geliştirmek için model çıktılarından yararlanma özelliğini de destekler.
Llama 3.2 90B
Hem metin hem de görüntü giriş ve çıkışlarını alabilen çok modlu model. Görüntü analizi, belge işleme, çok modlu sohbet robotları ve otonom sistemler gibi gelişmiş görsel zeka gerektiren uygulamalar için idealdir.
Maksimum belirteç sayısı: 128.000
Diller: İngilizce, Almanca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Hintçe, İspanyolca ve Tayca.
İnce ayar desteği: Yok
Desteklenen kullanım durumları: Görüntü anlama, görsel akıl yürütme ve çok modlu etkileşim, görsel ve metinsel girdilerden akıl yürütme ve sonuç çıkarma konusunda benzersiz bir yetenekle görüntü alt yazısı, görüntü-metin alma, görsel referans, görsel soru yanıtlama ve belge görsel soru yanıtlama gibi gelişmiş uygulamalara imkan tanır.
Llama 3.2 11B
Hem metin hem de görüntü giriş ve çıkışlarını alabilen çok modlu model. Görüntü analizi, belge işleme ve çok modlu sohbet robotları gibi gelişmiş görsel zeka gerektiren uygulamalar için idealdir.
Maksimum belirteç sayısı: 128.000
Diller: İngilizce, Almanca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Hintçe, İspanyolca ve Tayca.
İnce ayar desteği: Yok
Desteklenen kullanım durumları: Görüntü anlama, görsel akıl yürütme ve çok modlu etkileşim, görüntü alt yazısı, görüntü-metin alma, görsel referans, görsel soru yanıtlama ve belge görsel soru yanıtlama gibi gelişmiş uygulamalara imkan tanır.
Llama 3.2 3B
Son derece doğru ve alakalı sonuçlar sunmak için oluşturulmuş yalnızca metin içeren hafif model. Düşük gecikmeli çıkarım ve sınırlı hesaplama kaynakları gerektiren uygulamalar için tasarlanmıştır. Sorgu ve istemi yeniden yazma, mobil yapay zeka destekli yazma asistanları ve müşteri hizmetleri uygulamaları, özellikle verimliliğinin ve düşük gecikmenin mobil yapay zeka destekli yazma asistanları ve müşteri hizmetleri sohbet robotları dahil olmak üzere çeşitli uygulamalara sorunsuz entegrasyon sağladığı uç cihazlarda idealdir.
Maksimum belirteç sayısı: 128.000
Diller: İngilizce, Almanca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Hintçe, İspanyolca ve Tayca.
İnce ayar desteği: Yok
Desteklenen kullanım durumları: Gelişmiş metin oluşturma, özetleme, duygu analizi, duygusal zeka, bağlamsal anlayış ve sağduyu akıl yürütme.
Llama 3.2 1B
Hızlı ve doğru yanıtlar sunmak için tasarlanmış, yalnızca metin içeren hafif model. Uç cihazlar ve mobil uygulamalar için idealdir. Model, kullanıcı gizliliğini korurken ve gecikmeyi en aza indirirken cihaz içi yapay zeka yeteneklerini etkinleştirir.
Maksimum belirteç sayısı: 128.000
Diller: İngilizce, Almanca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Hintçe, İspanyolca ve Tayca.
İnce ayar desteği: Yok
Desteklenen kullanım senaryoları: Kişisel bilgi yönetimi, çok dilli bilgi alma ve yeniden yazma görevleri gibi çok dilli diyalog kullanım durumları.
Llama 3.1 405B
Kurumsal düzeyde uygulamalar, araştırma-geliştirme, sentetik veri üretimi ve model damıtma için idealdir. Genel önizlemede sunulan, gecikme için optimize edilmiş çıkarım özelliklerine sahip bu model, olağanüstü performans ve ölçeklenebilirlik sunar ve kuruluşların çeşitli kullanım örneklerinde yüksek kaliteli çıktıları korurken yapay zeka girişimlerini hızlandırmasına olanak tanır.
Maksimum belirteç sayısı: 128.000
Diller: İngilizce, Almanca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Hintçe, İspanyolca ve Tayca.
İnce ayar desteklenir: Yakında
Desteklenen kullanım örnekleri:Genel bilgi, uzun biçimli metin oluşturma, makine çevirisi, gelişmiş bağlamsal anlayış, gelişmiş akıl yürütme ve karar verme, muğlaklığın ve belirsizliğin daha iyi ele alınması, daha fazla yaratıcılık ve çeşitlilik, yönlendirilebilirlik, matematik, araç kullanımı, çok dilli çeviri ve kodlama.
Llama 3.1 70B
İçerik oluşturma, etkileşimli yapay zeka, dil anlama, araştırma-geliştirme ve kurumsal uygulamalar için idealdir. Genel önizlemede sunulan, gecikme için optimize edilmiş yeni çıkarım özelliklerine sahip bu model, kapsamlı metin girdilerini işleyen yapay zeka çözümleri için yeni bir performans ölçütü belirleyerek uygulamaların daha hızlı yanıt vermesini ve daha uzun sorguları daha verimli bir şekilde ele almasını sağlar.
Maksimum belirteç sayısı: 128.000
Diller: İngilizce, Almanca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Hintçe, İspanyolca ve Tayca.
İnce ayar desteği: Mevcut
Desteklenen kullanım örnekleri: Metin özetleme, metin sınıflandırma, duygu analizi ve dil çevirisi.
Llama 3.1 8B
Sınırlı hesaplama gücü ve kaynakları, daha hızlı eğitim süreleri ve uç cihazlar için idealdir.
Maksimum belirteç sayısı: 128.000
Diller: İngilizce, Almanca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Hintçe, İspanyolca ve Tayca.
İnce ayar desteği: Mevcut
Desteklenen kullanım örnekleri: Metin özetleme, metin sınıflandırma, duygu analizi ve dil çevirisi.
Llama 3 70B
İçerik oluşturma, etkileşimli yapay zeka, dil anlama, araştırma geliştirme ve kurumsal uygulamalar için idealdir.
Maksimum belirteç sayısı: 8.000
Diller: İngilizce
İnce ayar desteği: Yok
Desteklenen kullanım örnekleri: Metin özetleme ve metin doğruluğu, metin sınıflandırma ve metin nüansı, duygu analizi ve incelikli akıl yürütme, dil modelleme, diyalog sistemleri, kod oluşturma ve talimat takibi.
Llama 3 8B
Sınırlı hesaplama gücü ve kaynakları, daha hızlı eğitim süreleri ve uç cihazlar için idealdir.
Maksimum belirteç sayısı: 8.000
Diller: İngilizce
İnce ayar desteği: Yok
Desteklenen kullanım örnekleri: Metin özetleme, metin sınıflandırma, duygu analizi ve dil çevirisi
Llama 2 70B
70 milyar parametre boyutunda hassas bir şekilde ayarlanmış model. Dil modelleme, metin oluşturma ve diyalog sistemleri gibi daha büyük ölçekli görevler için uygundur.
Maks. belirteç sayısı: 4 bin
Dil: İngilizce
İnce ayar desteği: Var
Desteklenen kullanım örnekleri: Asistan benzeri sohbet
Llama 2 13B
13 milyar parametre boyutunda hassas bir şekilde ayarlanmış model. Metin sınıflandırması, duygu analizi ve dil çevirisi gibi daha küçük ölçekli görevler için uygundur.
Maks. belirteç sayısı: 4 bin
Dil: İngilizce
İnce ayar desteği: Var
Desteklenen kullanım örnekleri: Asistan benzeri sohbet
Nomura, üretici yapay zekayı demokratikleştirmek için Amazon Bedrock'ta Meta'dan Llama modellerini kullanıyor
Nomura'nın İcra Direktörü ve Kurumsal Mimarı Aniruddh Singh, finans kurumunun Meta'dan Amazon Bedrock ve Llama modellerini kullanarak şirket genelinde üretici yapay zekayı demokratikleştirme yolculuğunu özetliyor. Amazon Bedrock, Llama gibi önde gelen altyapı modellerine kritik erişim sağlayarak sorunsuz entegrasyon sağlar. Llama, Nomura'ya daha hızlı yenilik, şeffaflık, yanlılığa yönelik bütünlük korumaları ve metin özetleme, kod oluşturma, günlük analizi ve belge işleme konularında sağlam performans dahil olmak üzere önemli avantajlar sunar.
TaskUs, Amazon Bedrock'ta Meta'dan Llama modellerini kullanarak müşteri deneyimlerinde devrim yaratıyor
Dünyanın en yenilikçi şirketlerine dış kaynaklı dijital hizmetler ve yeni nesil müşteri deneyimi sunan lider bir sağlayıcı olan TaskUs, müşterilerinin markalarını temsil etmelerine, korumalarına ve büyütmelerine yardımcı oluyor. Meta'nın Amazon Bedrock ve Llama modelleri tarafından desteklenen yenilikçi TaskGPT platformu, ekip üyelerini olağanüstü hizmet sunmaları için güçlendirir. TaskUs, uygun maliyetli yorumlama, içerik oluşturma, anlama ve karmaşık görev işleme için Amazon Bedrock ve Llama'dan yararlanan TaskGPT üzerinde araçlar oluşturur.