Xavier Martinet - 頂尖 AI 領袖與創新者|個人簡介、里程碑與專案 - xix.ai
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AI 名人
Xavier Martinet
Xavier Martinet

Xavier Martinet

Meta AI 研究工程師
出生年份  1990
國籍  French

重要里程碑

2019 加入 Meta AI

在 Meta 從事 AI 基礎設施工作

2023 LLaMA論文

共同撰寫LLaMA研究論文

2024 LLaMA 3.1 部署

雲端平台上的LLaMA 3.1輔助部署

AI 產品

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 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。

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。

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。

Llama3.1 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。

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。

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 模型相媲美的公開可用模型。

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以及整體更強的推理能力。

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和整體更強的推理能力。

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)中處於同類產品的領先地位。

Llama 4 模型是自迴歸語言模型,採用專家混合(MoE)架構,並結合早期融合實現原生多模態。

Llama3 是 Meta 的最新開源大型語言模型,基於 15T 的語料庫訓練,支援 8K 的上下文長度,並針對有效性與安全性進行了最佳化。

Mixtral-8x7B 大型語言模型(LLM)是一個預訓練的生成式稀疏專家混合模型。在我們測試的大多數基準上,Mistral-8x7B 的表現優於 Llama 2 70B。

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 模型相匹敵的公開可用模型。

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。

Mixtral-8x7B 大型語言模型(LLM)是一個預訓練的生成式稀疏專家混合模型。在我們測試的大多數基準上,Mistral-8x7B 的表現優於 Llama 2 70B。

Llama 4 模型是自迴歸語言模型,採用混合專家(MoE)架構,並結合早期融合實現原生多模態。

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 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和整體更強的推理能力。

Llama 3.2 3B 模型支援長達 128K 個標記的上下文長度,並且在本地邊緣運行的摘要、指令遵循和重寫任務等裝置端應用場景中處於同類產品的領先地位。

Llama3.1 是多語言的,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。

個人簡介

支援 LLaMA 的大規模模型訓練基礎設施。

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