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
Llama 月度流量趋势
Llama 在七月份实现了170万访问量,增长率达到69.5%。Llama 4的发布采用了专家混合架构和多模态功能可能吸引了更多用户,同时LlamaCon AI大会和新API进一步提升了用户兴趣和采用率。
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