Giới thiệu Llama 3.3
Llama 3.3 là một mô hình 70B chỉ xử lý văn bản, được điều chỉnh có hướng dẫn, cung cấp hiệu năng nâng cao so với Llama 3.1 70B và Llama 3.2 90B khi sử dụng với các ứng dụng chỉ xử lý văn bản. Llama 3.3 70B cung cấp hiệu năng tương tự như Llama 3.1 405B mà chỉ cần rất ít tài nguyên điện toán.
Lợi ích
Giới thiệu về Llama
Trong hơn một thập kỷ qua, Meta đã tập trung vào việc cung cấp công cụ cho các nhà phát triển và thúc đẩy sự hợp tác và tiến bộ giữa các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và tổ chức. Các mô hình Llama được cung cấp theo nhiều kích cỡ thông số, cho phép các nhà phát triển chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu và ngân sách suy luận của họ. Các mô hình Llama trong Amazon Bedrock mở ra vô số khả năng vì các nhà phát triển không cần phải lo lắng về khả năng điều chỉnh quy mô hoặc quản lý cơ sở hạ tầng. Amazon Bedrock là một cách thức chìa khóa trao tay rất đơn giản để các nhà phát triển bắt đầu sử dụng Llama.
Trường hợp sử dụng
Các mô hình Llama hoạt động xuất sắc trong việc hiểu hình ảnh và suy luận trực quan, sắc thái ngôn ngữ, hiểu ngữ cảnh và các tác vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trực quan, chú thích hình ảnh, tạo cuộc đối thoại, dịch thuật và tạo cuộc đối thoại, đồng thời có thể xử lý các tác vụ nhiều bước một cách dễ dàng. Ngoài ra, các mô hình Llama còn rất phù hợp với các trường hợp sử dụng khác như suy luận trực quan và hiểu hình ảnh tinh vi, truy xuất hình ảnh-văn bản, định vị hình ảnh, trả lời câu hỏi về hình ảnh trong văn bản, tóm tắt văn bản với độ chính xác, phân loại văn bản, phân tích cảm xúc và suy luận sắc thái, lập mô hình ngôn ngữ, hệ thống đối thoại, tạo mã và làm theo hướng dẫn.
Phiên bản mô hình
Llama 3.3 70B
Mô hình 70B chỉ xử lý văn bản, được điều chỉnh theo hướng dẫn, cung cấp hiệu năng nâng cao so với Llama 3.1 70B và Llama 3.2 90B khi sử dụng với các ứng dụng chỉ xử lý văn bản. Llama 3.3 70B cung cấp hiệu năng tương tự như Llama 3.1 405B mà chỉ cần rất ít tài nguyên điện toán.
Số mã thông báo tối đa: 128.000
Ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái.
Hỗ trợ tinh chỉnh: Không
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: AI giao tiếp được thiết kế cho hoạt động tạo nội dung, cho các ứng dụng doanh nghiệp và hoạt động nghiên cứu, cung cấp khả năng hiểu ngôn ngữ nâng cao, bao gồm tóm tắt văn bản, phân loại, phân tích cảm xúc và tạo mã. Mô hình này cũng hỗ trợ khả năng vận dụng đầu ra của mô hình để cải thiện các mô hình khác, như tạo dữ liệu tổng hợp và chắt lọc.
Llama 3.2 90B
Mô hình đa phương thức có thể tiếp nhận cả đầu vào và đầu ra bằng văn bản và hình ảnh. Lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu trí tuệ trực quan tinh vi, chẳng hạn như phân tích hình ảnh, xử lý tài liệu, chatbot đa phương thức và hệ thống tự trị.
Số token tối đa: 128.000
Ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Hindi, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái.
Hỗ trợ tinh chỉnh: Không
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Thấu hiểu hình ảnh, lý luận trực quan và tương tác đa phương thức, tạo điều kiện cho các ứng dụng tiên tiến như chú thích hình ảnh, truy xuất hình ảnh-văn bản, định vị hình ảnh, trả lời câu hỏi về hình ảnh và trả lời câu hỏi về hình ảnh trong văn bản, với khả năng độc đáo để suy luận và rút ra kết luận từ đầu vào bằng hình ảnh và văn bản.
Llama 3.2 11B
Mô hình đa phương thức có thể tiếp nhận cả đầu vào và đầu ra bằng văn bản và hình ảnh. Lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu trí tuệ trực quan tinh vi, chẳng hạn như phân tích hình ảnh, xử lý tài liệu và chatbot đa phương thức.
Số token tối đa: 128.000
Ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Hindi, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái.
Hỗ trợ tinh chỉnh: Không
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Thấu hiểu hình ảnh, lý luận trực quan và tương tác đa phương thức, tạo điều kiện cho các ứng dụng tiên tiến như chú thích hình ảnh, truy xuất hình ảnh-văn bản, định vị hình ảnh, trả lời câu hỏi về hình ảnh và trả lời câu hỏi về hình ảnh trong văn bản.
Llama 3.2 3B
Mô hình gọn nhẹ chỉ xử lý văn bản, được xây dựng để cung cấp kết quả có độ chính xác và phù hợp cao. Được thiết kế cho các ứng dụng cần suy luận với độ trễ thấp và có tài nguyên điện toán hạn chế. Lý tưởng cho truy vấn và viết lại nhanh chóng, trợ lý soạn thảo di động với sự hỗ trợ của AI, cũng như các ứng dụng dịch vụ khách hàng, đặc biệt là ở các thiết bị biên, nơi hiệu quả và độ trễ thấp giúp tích hợp liền mạch vào các ứng dụng khác nhau, bao gồm trợ lý soạn thảo di động với sự hỗ trợ của AI và chatbot dịch vụ khách hàng.
Số token tối đa: 128.000
Ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Hindi, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái.
Hỗ trợ tinh chỉnh: Không
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Tạo văn bản nâng cao, tóm tắt, phân tích cảm xúc, trí tuệ cảm xúc, thấu hiểu ngữ cảnh và lý luận theo lẽ thường.
Llama 3.2 1B
Mô hình gọn nhẹ chỉ xử lý văn bản, được xây dựng để nhanh chóng cung cấp phản hồi chính xác. Lý tưởng cho các thiết bị biên và ứng dụng di động. Mô hình này hỗ trợ cho các khả năng AI trên thiết bị trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu độ trễ.
Số token tối đa: 128.000
Ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Hindi, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái.
Hỗ trợ tinh chỉnh: Không
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Các trường hợp sử dụng đối thoại đa ngôn ngữ như quản lý thông tin cá nhân, truy xuất kiến thức đa ngôn ngữ và tác vụ viết lại.
Llama 3.1 405B
Lý tưởng cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp, công tác nghiên cứu và phát triển, tạo dữ liệu tổng hợp và chắt lọc mô hình. Với khả năng suy luận được tối ưu hóa độ trễ được cung cấp trong bản xem trước công khai, mô hình này mang lại hiệu năng và khả năng điều chỉnh quy mô vượt trội, cho phép các tổ chức thúc đẩy sáng kiến AI trong khi vẫn duy trì đầu ra chất lượng cao trong những trường hợp sử dụng đa dạng.
Số mã thông báo tối đa: 128.000
Ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Hindi, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái.
Hỗ trợ tinh chỉnh: Sắp ra mắt
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Kiến thức chung, tạo văn bản dạng dài, dịch máy, hiểu biết ngữ cảnh nâng cao, suy luận và ra quyết định nâng cao, xử lý tốt hơn sự mơ hồ và không chắc chắn, tăng cường khả năng sáng tạo và tính đa dạng, khả năng điều khiển, toán học, sử dụng công cụ, dịch đa ngôn ngữ và viết mã.
Llama 3.1 70B
Lý tưởng cho việc tạo nội dung, AI giao tiếp, thấu hiểu ngôn ngữ, phát triển nghiên cứu và các ứng dụng dành cho doanh nghiệp. Với khả năng suy luận tối ưu hóa độ trễ mới được cung cấp trong bản xem trước công khai, mô hình này đặt ra một chuẩn mực hiệu năng mới cho các giải pháp AI xử lý đầu vào văn bản mở rộng, cho phép ứng dụng phản hồi nhanh hơn và xử lý các truy vấn dài hơn một cách hiệu quả hơn.
Số mã thông báo tối đa: 128.000
Ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Hindi, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái.
Hỗ trợ tinh chỉnh: Có
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Tóm tắt văn bản, phân loại văn bản, phân tích cảm xúc và dịch ngôn ngữ.
Llama 3.1 8B
Lý tưởng khi có công suất và tài nguyên điện toán hạn chế, thời gian đào tạo nhanh hơn và các thiết bị biên.
Số token tối đa: 128.000
Ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Hindi, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái.
Hỗ trợ tinh chỉnh: Có
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Tóm tắt văn bản, phân loại văn bản, phân tích cảm xúc và dịch ngôn ngữ.
Llama 3 70B
Lý tưởng cho việc tạo nội dung, AI đàm thoại, hiểu ngôn ngữ, phát triển nghiên cứu và các ứng dụng doanh nghiệp.
Số token tối đa: 8000
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
Hỗ trợ tinh chỉnh: Không
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Tóm tắt và xác định chính xác văn bản, phân loại và sắc thái văn bản, phân tích cảm xúc và suy luận sắc thái, mô hình hóa ngôn ngữ, hệ thống đối thoại, tạo mã và làm theo hướng dẫn.
Llama 3 8B
Lý tưởng cho khả năng và tài nguyên tính toán hạn chế, thời gian đào tạo nhanh hơn và các thiết bị biên.
Số token tối đa: 8000
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
Hỗ trợ tinh chỉnh: Không
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Tóm tắt văn bản, phân loại văn bản, phân tích cảm xúc và dịch ngôn ngữ
Llama 2 70B
Mô hình tinh chỉnh trong kích thước tham số 70B. Thích hợp cho các tác vụ có quy mô lớn hơn như mô hình hóa ngôn ngữ, tạo văn bản và hệ thống đối thoại.
Mã thông báo tối đa: 4K
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
Hỗ trợ tinh chỉnh: Có
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Trò chuyện giống như trợ lý
Llama 2 13B
Mô hình tinh chỉnh trong kích thước tham số 13B. Thích hợp cho các tác vụ có quy mô nhỏ hơn như phân loại văn bản, phân tích cảm xúc và dịch ngôn ngữ.
Mã thông báo tối đa: 4K
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
Hỗ trợ tinh chỉnh: Có
Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Trò chuyện giống như trợ lý
Nomura sử dụng các mô hình Llama từ Meta trong Amazon Bedrock để người dùng không chuyên về kỹ thuật trong tổ chức cũng có thể áp dụng AI tạo sinh
Aniruddh Singh, Giám đốc điều hành và Kiến trúc sư doanh nghiệp của Nomura, vạch ra hành trình của tổ chức tài chính để người dùng không chuyên về kỹ thuật trong tổ chức cũng có thể áp dụng AI tạo sinh trên toàn công ty bằng cách sử dụng Amazon Bedrock và mô hình Llama từ Meta. Amazon Bedrock cung cấp khả năng truy cập quan trọng vào các mô hình nền tảng hàng đầu như Llama, cho phép tích hợp liền mạch. Llama mang lại những lợi ích quan trọng cho Nomura, bao gồm đổi mới nhanh hơn, tính minh bạch, quy tắc bảo vệ chống sai lệch và hiệu năng mạnh mẽ trong các hoạt động tóm tắt văn bản, tạo mã, phân tích bản ghi và xử lý tài liệu.
TaskUs cách mạng hóa trải nghiệm của khách hàng bằng cách sử dụng các mô hình Llama từ Meta trong Amazon Bedrock
TaskUs, nhà cung cấp hàng đầu về dịch vụ kỹ thuật số thuê ngoài và trải nghiệm khách hàng thế hệ tiếp theo cho các công ty sáng tạo nhất thế giới, giúp khách hàng của TaskUs đại diện, bảo vệ và phát triển thương hiệu của họ. Nền tảng TaskGPT sáng tạo của công ty, được cung cấp bởi Amazon Bedrock và mô hình Llama từ Meta, hỗ trợ các đồng đội cung cấp dịch vụ xuất sắc. TaskUs xây dựng các công cụ trên TaskGPT để tận dụng Amazon Bedrock và Llama để diễn giải tiết kiệm chi phí, tạo nội dung, hiểu và xử lý tác vụ phức tạp.