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Heim Navigationspfeile Liste der Al -Modelle Navigationspfeile Llama3.1-8B-Instruct
Modellparametermenge
8B
Modellparametermenge
Angehörige Organisation
Meta
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
Freigabezeit
22. Juli 2024
Freigabezeit
Modelleinführung
Die Llama3.1 sind mehrsprachig und haben eine signifikant längere Kontextlänge von 128K, avantgardistische Werkzeugnutzung und insgesamt stärkere Argumentationsfähigkeiten.
Sprachverständnisfähigkeit Sprachverständnisfähigkeit
Sprachverständnisfähigkeit
Fehleinschätzt häufig semantische Fehleinschätzungen, was zu offensichtlichen logischen Trennungen in Antworten führt.
3.9
Wissensabdeckung Wissensabdeckung
Wissensabdeckung
Hat bedeutende kenntnisgebende Flecken, die häufig sachliche Fehler zeigt und veraltete Informationen wiederholt.
6.1
Argumentationsfähigkeit Argumentationsfähigkeit
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
3.2
Verwandter Modell
Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 sind mehrsprachig und haben eine erheblich längere Kontextlänge von 128K, fortschrittliche Werkzeugnutzung und insgesamt stärkere Argumentationsfähigkeiten.
Llama3.1-405B-Instruct-FP8 Das Llama 3.1 405B ist das erste öffentlich verfügbare Modell, das bei allgemeinem Wissen, Steuerbarkeit, Mathematik, Werkzeugnutzung und mehrsprachiger Übersetzung den Spitzen-Leistungsfähigkeiten der besten AI-Modelle gleichkommt.
Llama3.2-3B-Instruct Die Llama 3.2 3B-Modelle unterstützen eine Kontextlänge von 128K Tokens und gehören zu den modernsten ihrer Klasse für On-Device-Anwendungen wie Zusammenfassung, Anweisungsnachvollzug und Rewriting-Aufgaben, die lokal am Edge ausgeführt werden.
Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 sind mehrsprachig und haben eine deutlich längere Kontextlänge von 128K, avantgardistische Werkzeugnutzung und insgesamt stärkere Schlussfolgerungsvermögen.
Llama3-70B-Instruct Llama3 ist das neueste Open-Source-Großsprachmodell von Meta, das auf einem 15-Terabyte-Korpus trainiert wurde, einen Kontext von 8K unterstützt und für Effizienz und Sicherheit optimiert wurde.
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