Llama Tính năng
LLaMA (Large Language Model Meta AI) là gia đình mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở của Meta cung cấp khả năng mở rộng, đa ngôn ngữ, và đa phương thức có thể được tinh chỉnh, chưng cất và triển khai ở bất kỳ đâu.
Xem thêmCác Tính năng Chính của Llama
Llama là gia đình các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở của Meta, cung cấp nhiều phiên bản (3.1, 3.2, 3.3) với các khả năng và kích thước khác nhau. Nó có hỗ trợ đa ngôn ngữ, khả năng đa phương thức cho việc hiểu hình ảnh, và các phiên bản nhẹ cho thiết bị di động/biên. Các mô hình có từ 1B đến 405B tham số và có thể được tinh chỉnh, chưng cất và triển khai ở bất kỳ đâu, làm cho nó dễ tiếp cận cho cả mục đích nghiên cứu và thương mại.
Nhiều Biến Thể Mô Hình: Cung cấp các mô hình có kích thước khác nhau từ 1B đến 405B tham số, bao gồm các phiên bản nhẹ (1B, 3B), mô hình đa phương thức (11B, 90B), và mô hình flagship 405B
Khả Năng Đa Phương Thức: Llama 3.2 bao gồm các mô hình có khả năng thị giác có thể hiểu hình ảnh, đọc chữ viết tay, và phân tích dữ liệu hình ảnh như biểu đồ và đồ thị
Ngăn Phát Triển Toàn Diện: Bao gồm Llama Stack với các tính năng an toàn tích hợp, khả năng gọi công cụ, và hỗ trợ cho nhiều ngôn ngữ lập trình (Python, Node, Kotlin, Swift)
Hỗ Trợ Đa Ngôn Ngữ: Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ bao gồm tiếng Bulgaria, Catalan, Séc, Đan Mạch, Đức, Anh, Tây Ban Nha, Pháp, và nhiều ngôn ngữ khác
Các Trường hợp Sử dụng của Llama
Ứng Dụng Di Động: Các mô hình nhẹ (1B, 3B) có thể chạy trên thiết bị di động cho các tác vụ như tóm tắt cuộc thảo luận và quản lý lịch
Bảo Mật Dữ Liệu Doanh Nghiệp: Các công ty như Zoom sử dụng Llama cho các trợ lý AI duy trì bảo mật dữ liệu trong khi nâng cao năng suất thông qua tóm tắt trò chuyện và cuộc họp
Phân Tích Tài Liệu: Có thể trích xuất và tóm tắt thông tin từ các tài liệu chứa hình ảnh, đồ thị và biểu đồ cho trí tuệ doanh nghiệp
Phát Triển Mã: Được sử dụng bởi các công ty như DoorDash cho việc xem xét mã và trả lời các câu hỏi kỹ thuật phức tạp
Ưu điểm
Mã nguồn mở và miễn phí cho nghiên cứu và sử dụng thương mại
Tùy chọn triển khai linh hoạt (tại chỗ, đám mây, hoặc thiết bị biên)
Khả năng đa ngôn ngữ và đa phương thức mạnh mẽ
Nhược điểm
Yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể cho các mô hình lớn hơn
Có thể cần tinh chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể
Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của Llama
Llama đã trải qua sự sụt giảm 19,9% về lưu lượng truy cập, với 1,2 triệu lượt truy cập trong tháng. Mặc dù không có cập nhật trực tiếp hay tin tức đáng kể nào về Llama trong giai đoạn này, việc sắp ra mắt Llama 4 vào tháng 4 năm 2025 và sự xuất hiện của các mô hình mới như Scout và Maverick có thể đã khiến người dùng chờ đợi, dẫn đến sự sụt giảm tạm thời về mức độ tương tác.
Xem lịch sử lưu lượng truy cập
Bài viết phổ biến

Đánh giá DeepAgent 2025: AI Agent đẳng cấp thượng thừa đang lan truyền khắp mọi nơi
Apr 27, 2025

Hướng dẫn tạo video ôm bằng PixVerse V2.5 | Cách tạo video ôm AI vào năm 2025
Apr 22, 2025

Ra mắt PixVerse V2.5: Tạo Video AI Hoàn Hảo Không Lag hoặc Biến Dạng!
Apr 21, 2025

MiniMax Video-01(Hailuo AI): Bước Nhảy Cách Mạng của AI trong Tạo Video từ Văn Bản năm 2025
Apr 21, 2025
Xem thêm