Llama

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LLaMA（大型语言模型 Meta AI）是 Meta 的开源大型语言模型系列，提供可扩展的多语言和多模态能力，可以进行微调、蒸馏并在任何地方部署。
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Llama

产品信息

更新于：2025年02月16日

Llama 月度流量趋势

Llama 在2025年1月的访问量出现了轻微下降1.6%，达到151万次访问。尽管发布了Llama 4并引入了语音交互和推理能力等新功能，但由于市场饱和和发布时设定的较高期望，导致了流量的下降。

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什么是 Llama

LLaMA 是由 Meta（原 Facebook）开发的一系列先进的人工智能语言模型。从 2023 年的 LLaMA 1 开始，经过 LLaMA 2 发展到当前的 LLaMA 3 系列，这些模型旨在处理和生成类似人类的文本，同时支持多种语言。LLaMA 的独特之处在于其开源性质，使研究人员、开发人员和组织可以自由访问、修改和构建其功能，使其成为民主化 AI 开发的基石。

Llama 的主要功能

Llama 是 Meta 的开源大型语言模型系列，提供多个版本（3.1、3.2、3.3），具有不同的功能和大小。它支持多语言，具备图像理解的多模态能力，并且有轻量级版本适用于移动/边缘设备。这些模型的参数量从 1B 到 405B 不等，可以进行微调、蒸馏和部署在任何地方，适用于研究和商业用途。
多种模型变体: 提供从 1B 到 405B 参数的不同大小的模型，包括轻量级版本（1B、3B）、多模态模型（11B、90B）和旗舰 405B 模型
多模态能力: Llama 3.2 包括视觉支持的模型，可以理解图像、读取手写内容和分析图表等视觉数据
全面的开发栈: 包括 Llama Stack，具有内置的安全功能、工具调用能力和对多种编程语言的支持（Python、Node、Kotlin、Swift）
多语言支持: 支持多种语言，包括保加利亚语、加泰罗尼亚语、捷克语、丹麦语、德语、英语、西班牙语、法语等

Llama 的使用场景

移动应用: 轻量级模型（1B、3B）可以在移动设备上运行，用于任务如讨论摘要和日历管理
企业数据隐私: 像 Zoom 这样的公司使用 Llama 为 AI 助手提供支持，这些助手在通过聊天和会议摘要提高生产力的同时保持数据隐私
文档分析: 可以从包含图像、图表和图表的文档中提取和总结信息，用于商业智能
代码开发: 像 DoorDash 这样的公司使用 Llama 进行代码审查和回答复杂的技术问题

优点

开源且可自由用于研究和商业用途
灵活的部署选项（本地、云或边缘设备）
强大的多语言和多模态能力

缺点

大型模型需要大量的计算资源
可能需要针对特定用例进行微调

如何使用 Llama

选择 Llama 访问方法: 从多个选项中选择：Hugging Face、GPT4ALL、Ollama 或从 Meta AI 的官方网站直接下载
设置环境: 根据所选方法安装必要的工具。例如，如果使用 GPT4ALL，从官方下载页面下载并安装应用程序
选择 Llama 模型: 根据您的需求和计算资源选择可用模型：Llama 3.1（8B、405B）、Llama 3.2（1B、3B、11B、90B）或 Llama 3.3（70B）
下载模型: 下载所选模型。对于 GPT4ALL，使用下载菜单并选择 Llama 模型。对于 Hugging Face，通过其平台界面访问
配置设置: 根据您的使用场景设置参数，如最大令牌数、温度和其他模型特定设置
集成: 使用提供的 API 或 SDK 将模型集成到您的应用程序中。可选择 Python、Node、Kotlin 或 Swift 编程语言
测试实现: 从基本提示开始测试模型的功能，并根据需要调整设置以获得最佳性能
部署: 根据您的需求在本地、内部部署、云托管或边缘设备上部署您的实现

Llama 常见问题

Llama 是由 Meta 开发的一系列开源 AI 模型，可以进行微调、蒸馏和部署。它包括多语言文本模型、文本-图像模型和针对不同用例优化的各种模型大小。

Llama 网站分析

Llama 流量和排名
1.5M
每月访问量
#50472
全球排名
#816
类别排名
流量趋势：Nov 2024-Jan 2025
Llama 用户洞察
00:01:07
平均访问时长
1.82
每次访问页数
56.59%
用户跳出率
Llama 的热门地区

  1. US: 24.72%

  2. IN: 10.72%

  3. GB: 4.84%

  4. FR: 3.9%

  5. CA: 3.68%

  6. Others: 52.14%

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