8B
模型參數數量
Meta
附屬組織
開源
許可證類型
2024-07-23
發佈時間
模型簡介
Llama3.1 支援多語言，並且具有顯著更長的上下文長度 128K、最先進的工具使用能力和整體更強的推理能力。
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語言理解能力
通常會做出語義錯誤的判斷，從而導致響應中明顯的邏輯斷開連接。
3.3
知識覆蓋範圍
具有重要的知識盲點，經常顯示事實錯誤並重複過時的信息。
6.3
推理能力
無法維持連貫的推理鏈，通常會導致因果關係或錯誤估計。
2.4
模型比較
Llama3.1-8B-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還持續支援超過29種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。
Llama3.1-8B-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini 是由 OpenAI 開發的 API 模型，具體版本號為 gpt-4o-mini-2024-07-18。
Llama3.1-8B-Instruct vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro 是由谷歌DeepMind人工智能研究團隊發布的一款模型，使用版本號 Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06。
相關模型
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4 模型是自回歸語言模型，採用專家混合（MoE）架構，並融入早期融合技術以實現原生多模態能力。
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1 是多語言模型，具有顯著更長的上下文長度 128K，最先進的工具使用能力以及整體更強的推理能力。
Llama3.1-405B-Instruct-FP8
Llama 3.1 405B 是第一個在普通知識、可控性、數學、工具使用和多語言翻譯等尖端能力方面可與頂級 AI 模型相匹敵的開源模型。
Llama3.2-3B-Instruct
Llama 3.2 3B 模型支援長達 128K 個標記的上下文長度，並且在其設備端應用場景（如摘要、指令跟隨和重寫任務在邊緣本地運行）方面處於同類產品的領先地位。
Llama3-70B-Instruct
Llama3 是 Meta 的最新開源大型語言模型，基於 15T 的語料庫進行訓練，支援 8K 的上下文長度，並針對有效性和安全性進行了最佳化。
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