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ALモデルのリスト
Llama3.2-3B-Instruct
モデルの紹介
Llama 3.2 3B モデルは128Kトークンのコンテキスト長をサポートしており、要約、指示フォローやリライトなどのオンデバイス利用において、エッジでローカルに実行されるタスクでクラス最高の性能を発揮します。
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言語理解能力 言語理解能力
言語理解能力
多くの場合、セマンティックな誤判断を行い、応答の明らかな論理的切断につながります。
3.1
知識カバレッジの範囲 知識カバレッジの範囲
知識カバレッジの範囲
重要な知識の盲点があり、多くの場合、事実上の誤りを示し、時代遅れの情報を繰り返します。
4.2
推論能力 推論能力
推論能力
コヒーレントな推論チェーンを維持することができず、多くの場合、反転した因果関係や誤算を引き起こします。
3.0
関連モデル
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct Llama 4モデルは、専門家の混合(MoE)アーキテクチャを使用し、ネイティブなマルチモーダル機能のために早期融合を取り入れた自己回帰型言語モデルです。
Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 はマルチリンガルで、大幅に長いコンテキスト長(128K)、最先端のツール利用能力、そして全体的な優れた推論能力を持っています。
Llama3.1-405B-Instruct-FP8 Llama 3.1 405B は、汎用知識、操縦性、数学、ツール使用、多言語翻訳などの最先端能力においてトップのAIモデルと互角に戦える最初のオープンソースモデルです。
Llama3.2-3B-Instruct Llama 3.2 3B モデルは128Kトークンのコンテキスト長をサポートしており、要約、指示フォローやリライトなどのオンデバイス用途において、エッジでローカルに実行されるクラス最高の性能を発揮します。
Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 はマルチリンガルで、大幅に長いコンテキスト長(128K)、最先端のツール利用能力、そして全体的な優れた推論能力を備えています。
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