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
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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