Llama Introduction

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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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Fonctionnalités de Llama et cas d'utilisation
Comment utiliser Llama et FAQ

Qu'est-ce que Llama

LLaMA est une série de modèles de langage d'intelligence artificielle avancés développés par Meta (anciennement Facebook). Commençant avec LLaMA 1 en 2023 et évoluant à travers LLaMA 2 jusqu'à la série actuelle LLaMA 3, ces modèles sont conçus pour traiter et générer un texte semblable à celui des humains tout en prenant en charge plusieurs langues. Ce qui distingue LLaMA, c'est sa nature open-source, permettant aux chercheurs, développeurs et organisations d'accéder librement, de modifier et de s'appuyer sur ses capacités, en faisant une pierre angulaire du développement d'IA démocratisé.

Comment fonctionne Llama ?

LLaMA fonctionne à travers une architecture de transformateur sophistiquée, utilisant des fonctionnalités comme RMSNorm pour la pré-normalisation, la fonction d'activation SwiGLU, et les embeddings de position rotatifs (RoPE). Les dernières versions incluent à la fois des modèles uniquement textuels (allant de 1B à 405B paramètres) et des modèles multimodaux (11B et 90B paramètres) capables de traiter à la fois du texte et des images. Le système est distribué via la Llama Stack, qui fournit une API standardisée et prend en charge plusieurs langages de programmation, y compris Python, Node, Kotlin, et Swift. Les modèles peuvent être déployés dans divers environnements - des serveurs cloud aux appareils en périphérie - et incluent des fonctionnalités comme l'appel d'outils, des garde-fous de sécurité, et la génération augmentée par récupération.

Avantages de Llama

LLaMA offre des avantages significatifs pour le développement et le déploiement de l'IA. Sa nature open-source réduit considérablement les coûts tout en offrant une flexibilité pour la personnalisation et l'innovation. La variété des tailles de modèles permet aux utilisateurs de choisir le bon équilibre entre performance et exigences computationnelles, allant des applications mobiles légères aux solutions d'entreprise puissantes. Les capacités multilingues et multimodales permettent des applications diverses à travers différentes langues et cas d'utilisation, tandis que la Llama Stack complète simplifie le développement et le déploiement. De plus, le solide écosystème de partenaires et le large soutien communautaire garantissent une amélioration continue et une mise en œuvre fiable sur diverses plateformes.

Tendances du trafic mensuel de Llama

Llama a atteint 1,7M de visites avec une croissance de 69,5% en juillet. La sortie de Llama 4 avec une architecture de mélange d'experts et des capacités multimodales a probablement attiré plus d'utilisateurs, tandis que la conférence LlamaCon AI et la nouvelle API ont davantage stimulé l'intérêt et l'adoption.

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