모델 소개
Llama3 은 Meta 의 최신 오픈 소스 대규모 언어 모델로 15T 의 말뭉치를 기반으로 훈련되었으며 8K 의 컨텍스트 길이를 지원하며 효과적이고 안전하도록 최적화 되었습니다.
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언어 이해 능력
종종 의미 론적 잘못 판단을 내리며, 논리적 인 분리가 응답으로 이어집니다.
4.3
지식 범위 범위
상당한 지식 사각 지대가 있으며, 종종 사실 오류와 구식 정보를 반복하는 경우가 많습니다.
4.7
추론 능력
일관된 추론 사슬을 유지할 수 없으며 종종 역 원인 또는 오해를 유발합니다.
2.4
모델 비교
Llama3-8B-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2와 마찬가지로, Qwen2.5 언어 모델은 최대 128K 토큰을 지원하며 최대 8K 토큰을 생성할 수 있습니다. 또한 중국어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 일본어, 한국어, 베트남어, 타이어, 아랍어 등 29개 이상의 언어를 지원합니다.
Llama3-8B-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini는 OpenAI에서 개발한 API 모델이며, 특정 버전 번호는 gpt-4o-mini-2024-07-18입니다.
Llama3-8B-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini는 OpenAI에서 개발한 API 모델로, 특정 버전 번호는 gpt-4o-mini-2024-07-18입니다.
관련 모델
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4 모델은 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하고 네이티브 다중 모달성을 위해 초기 융합을 통합한 오토리그레시브 언어 모델입니다.
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1은 다국어를 지원하며 128K의 훨씬 긴 컨텍스트 길이, 최첨단 도구 사용 능력, 그리고 전체적으로 더 강력한 추론 능력을 가지고 있습니다.
Llama3.1-405B-Instruct-FP8
Llama 3.1 405B는 일반 지식, 조종 가능성, 수학, 도구 사용, 다국어 번역 등 최첨단 능력에서 최고의 AI 모델들과 경쟁할 수 있는 최초의 오픈 소스 모델입니다.
Llama3.2-3B-Instruct
Llama 3.2 3B 모델은 128K 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하며 요약, 명령 따르기, 재작성 작업 등 엣지에서 로컬로 실행되는 장치 내 사용 사례에서 클래스 최고의 성능을 발휘합니다.
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1은 다국어를 지원하며 훨씬 더 긴 컨텍스트 길이(128K), 최신 도구 사용 능력, 그리고 전체적으로 더 강력한 추론 능력을 가지고 있습니다.
관련 문서
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