Llama

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LLaMA（大型語言模型 Meta AI）是 Meta 的開源大型語言模型系列，提供可擴展的多語言和多模態能力，可以進行微調、蒸餾並部署在任何地方。
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Llama

產品資訊

更新時間：2025年04月16日

Llama 每月流量趨勢

Llama 的流量下降了 19.9%，當月訪問量為 120萬。儘管在此期間沒有關於 Llama 的直接更新或重大新聞，但 Llama 4 預計在2025年4月發布，以及新模型 Scout 和 Maverick 的推出，可能導致用戶期待，造成暫時的參與度下降。

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什麼是 Llama

LLaMA 是由 Meta（前 Facebook）開發的一系列先進的人工智能語言模型。從 2023 年的 LLaMA 1 開始，經歷 LLaMA 2，到目前的 LLaMA 3 系列，這些模型旨在處理和生成類似人類的文本，同時支持多種語言。LLaMA 的獨特之處在於其開源性質，允許研究人員、開發者和組織自由訪問、修改和利用其能力，使其成為民主化 AI 開發的基石。

Llama 的主要功能

Llama 是 Meta 的開源大型語言模型系列，提供多個版本（3.1、3.2、3.3），具有不同的功能和大小。它支持多語言，具備圖像理解的多模態能力，並有輕量級版本適用於移動/邊緣設備。這些模型的參數範圍從 1B 到 405B，可以進行微調、蒸餾和部署，適用於研究和商業用途。
多種模型變體: 提供從 1B 到 405B 參數的不同大小模型，包括輕量級版本（1B、3B）、多模態模型（11B、90B）和旗艦 405B 模型
多模態能力: Llama 3.2 包括視覺啟用模型，可以理解圖像、閱讀手寫文字和分析圖表和圖表等視覺數據
全面的開發堆棧: 包括 Llama Stack，具有內置的安全功能、工具調用能力和多種編程語言支持（Python、Node、Kotlin、Swift）
多語言支持: 支持多種語言，包括保加利亞語、加泰羅尼亞語、捷克語、丹麥語、德語、英語、西班牙語、法語等

Llama 的使用案例

移動應用: 輕量級模型（1B、3B）可以在移動設備上運行，用於討論摘要和日曆管理等任務
企業數據隱私: 像 Zoom 這樣的公司使用 Llama 來開發 AI 助手，這些助手在通過聊天和會議摘要提高生產力的同時保持數據隱私
文檔分析: 可以從包含圖像、圖表和圖表的文檔中提取和總結信息，用於商業智能
代碼開發: 被像 DoorDash 這樣的公司用於代碼審查和回答複雜的技術問題

優點

開源且可自由用於研究和商業用途
靈活的部署選項（本地、雲端或邊緣設備）
強大的多語言和多模態能力

缺點

大型模型需要大量的計算資源
可能需要針對特定用例進行微調

如何使用 Llama

選擇 Llama 訪問方法: 從多個選項中選擇：Hugging Face、GPT4ALL、Ollama 或從 Meta AI 的官方網站直接下載
設置環境: 根據選擇的方法安裝必要的工具。例如，如果使用 GPT4ALL，請從官方下載頁面下載並安裝應用程序
選擇 Llama 模型: 根據您的需求和計算資源選擇可用模型：Llama 3.1（8B、405B）、Llama 3.2（1B、3B、11B、90B）或 Llama 3.3（70B）
下載模型: 下載所選模型。對於 GPT4ALL，使用 Downloads 菜單並選擇 Llama 模型。對於 Hugging Face，通過其平台界面訪問
配置設置: 根據您的使用場景設置參數，如最大令牌數、溫度和其他模型特定設置
集成: 使用提供的 API 或 SDK 將模型集成到您的應用程序中。選擇 Python、Node、Kotlin 或 Swift 程序設計語言
測試實現: 從基本提示開始測試模型的功能，並根據需要調整設置以獲得最佳性能
部署: 根據您的需求在本地、內部部署、雲端託管或邊緣設備上部署您的實現

Llama 常見問題

Llama 是由 Meta 開發的一系列開源 AI 模型，可以進行微調、蒸餾和部署在任何地方。它包括多語言文本模型、文本-圖像模型和各種針對不同使用場景優化的模型。

Llama 網站分析

Llama 流量和排名
982.9K
每月訪問量
#67564
全球排名
#1204
類別排名
流量趨勢：Nov 2024-Mar 2025
Llama 用戶洞察
00:00:54
平均訪問時長
1.96
每次訪問的頁面數
54.82%
用戶跳出率
Llama 的主要地區

  1. US: 24.76%

  2. IN: 12.89%

  3. GB: 3.42%

  4. CA: 2.97%

  5. BR: 2.56%

  6. Others: 53.41%

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