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LLaMA (Large Language Model Meta AI) est la famille open-source de modèles de langage de grande taille de Meta offrant des capacités évolutives, multilingues et multimodales qui peuvent être ajustées, distillées et déployées partout.
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Profil de Llama
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Qu'est-ce que Llama
Comment utiliser Llama et FAQ

Caractéristiques principales de Llama

Llama est la famille de modèles de langage open-source de Meta qui propose plusieurs versions (3.1, 3.2, 3.3) avec des capacités et des tailles variées. Il dispose d'un support multilingue, de capacités multimodales pour la compréhension des images, et de versions légères pour les appareils mobiles/de périphérie. Les modèles vont de 1B à 405B paramètres et peuvent être ajustés, distillés et déployés partout, ce qui les rend accessibles à des fins de recherche et commerciales.
Variantes de Modèles Multiples: Propose des modèles de tailles différentes allant de 1B à 405B paramètres, y compris des versions légères (1B, 3B), des modèles multimodaux (11B, 90B), et le modèle phare de 405B
Capacités Multimodales: Llama 3.2 inclut des modèles activés par la vision qui peuvent comprendre des images, lire l'écriture manuscrite, et analyser des données visuelles comme des tableaux et des graphiques
Stack de Développement Complet: Inclut Llama Stack avec des fonctionnalités de sécurité intégrées, des capacités d'appel d'outils, et un support pour plusieurs langages de programmation (Python, Node, Kotlin, Swift)
Support Multilingue: Supporte de nombreuses langues y compris le bulgare, le catalan, le tchèque, le danois, l'allemand, l'anglais, l'espagnol, le français, et bien d'autres

Cas d'utilisation de Llama

Applications Mobiles: Les modèles légers (1B, 3B) peuvent fonctionner sur des appareils mobiles pour des tâches telles que la synthèse de discussions et la gestion de calendrier
Confidentialité des Données en Entreprise: Des entreprises comme Zoom utilisent Llama pour des assistants IA qui maintiennent la confidentialité des données tout en améliorant la productivité grâce à des résumés de discussions et de réunions
Analyse de Documents: Peut extraire et résumer des informations à partir de documents contenant des images, des graphiques et des tableaux pour l'intelligence d'affaires
Développement de Code: Utilisé par des entreprises comme DoorDash pour la révision de code et la réponse à des questions techniques complexes

Avantages

Open source et disponible gratuitement pour la recherche et l'utilisation commerciale
Options de déploiement flexibles (sur site, cloud, ou appareils de périphérie)
Fortes capacités multilingues et multimodales

Inconvénients

Nécessite des ressources informatiques significatives pour les modèles plus grands
Peut nécessiter un ajustement pour des cas d'utilisation spécifiques

Tendances du trafic mensuel de Llama

Llama a connu une baisse de trafic de 19,9%, avec 1,2M de visites dans le mois. Bien qu'il n'y ait eu aucune mise à jour directe ou nouvelle significative concernant Llama pendant cette période, la sortie prochaine de Llama 4 en avril 2025 et l'introduction de nouveaux modèles comme Scout et Maverick pourraient avoir suscité l'anticipation des utilisateurs, entraînant une baisse temporaire de l'engagement.

Voir l'historique du trafic

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