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Lista de modelos AL
Llama3.2-3B-Instruct
Modelo Parâmetro Quantidade
3B
Modelo Parâmetro Quantidade
Organização afiliada
Meta
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
Tempo de liberação
25 de Setembro de 2024
Tempo de liberação

Introdução ao modelo
Os modelos Llama 3.2 3B suportam uma extensão de contexto de 128K tokens e são líderes em sua categoria para casos de uso em dispositivo, como resumos, seguimento de instruções e tarefas de reescrita executadas localmente na borda.
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Capacidade de compreensão de idiomas Capacidade de compreensão de idiomas
Capacidade de compreensão de idiomas
Muitas vezes, faz mal julgamentos semânticos, levando a óbvias desconexões lógicas nas respostas.
2.9
Escopo de cobertura do conhecimento Escopo de cobertura do conhecimento
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui pontos cegos significativos, geralmente mostrando erros factuais e repetindo informações desatualizadas.
6.8
Capacidade de raciocínio Capacidade de raciocínio
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
2.2
Modelo relacionado
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct Os modelos Llama 4 são modelos de linguagem autorregressivos que utilizam uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE) e incorporam fusão precoce para multimodalidade nativa.
Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 são multilíngues e têm uma extensa janela de contexto de 128K, uso avançado de ferramentas e capacidades gerais de raciocínio mais fortes.
Llama3.1-405B-Instruct-FP8 O Llama 3.1 405B é o primeiro modelo amplamente disponível que rivaliza com os principais modelos de IA em termos de capacidades de ponta em conhecimento geral, controlabilidade, matemática, uso de ferramentas e tradução multilíngue.
Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 são multilíngues e têm uma comprida consideravelmente maior capacidade de contexto de 128K, uso de ferramentas de ponta e capacidades gerais de raciocínio mais fortes.
Llama3-70B-Instruct Llama3 é o último modelo de linguagem grande de código aberto da Meta, treinado em um corpus de 15T, suporta uma extensão de contexto de 8K e foi otimizado para eficácia e segurança.
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