前言 Meta的最新语言模型Llama 3已经发布,标志着在大型语言模型(LLM)领域的一次重大突破,其性能在行业内与GPT-4相媲美。此次更新不仅提升了模型的处理能力和精确性,还将开源模型的性能推向...【查看原文】
4月18日,Meta公司推出其开源大语言模型“Llama”(直译是“羊驼”)系列的最新产品——Llama3。此次发布共发布乐两款开源Llama38B与Llama370B模型,供外部开发者免费使用。据Meta透露,Llama3是在由24000块GPU组成的定制集群上,使用15万亿个token训练的,数据规模几乎是Llama2的七倍。
LLaMA大语言模型GPT-4
钛媒体APP 2024-04-19
一、Meta llama 3介绍 当地时间4月18日,Meta 发布两款开源Llama 3 8B与Llama 3 70B模型。 [图片] 按照Meta的说法,Llama 3 8B和Llama 3 70B是目前同体量下,性能最好的开源模型。 在Llama 3发布后,小扎向外媒表示,“我们的目标不是与开源模型竞争,而是要超过所有人,打造最领先的人工智能。” 具体来说,Llama 3的亮点和特性概括如下:基于超过15T token训练,大小相当于Llama 2数据集的7倍还多;训练效率比Llama 2高3倍
GPT-4人工智能LLaMA
沃卡chatgpt 2024-04-21
Meta表示,Llama3是在两个定制的24KGPU集群上、基于超过15Ttoken的数据上进行了训练——相当于Llama2数据集的7倍还多,代码数据相当于Llama2的4倍。 Meta表示,最大的Llama…
LLaMAGPT-4编程
中国企业新闻观察网 2024-04-22
美国太平洋时间7月23日,Meta(原名Facebook)正式发布其Llama3.1大模型,该模型共有8B、70B和405B三个尺寸,上下文长度都提升到了128K。
GPT-4
南方都市报 2024-07-24
4月19日消息,Meta推出了新版本Llama人工智能模型,这是该公司最新的努力,旨在与OpenAI和谷歌等公司的类似技术保持同步。周四发布的“Llama3”是去年夏天Meta发布的人工智能模型的升级版。
GPT-4人工智能LLaMAOpenAI
蓝媒汇 2024-04-19
第六章:函数 0.前导: 由多条语句组成的有自身作用域的代码块就是函数,它可以被反复调用。 学习路径:函数组成——参数传递——返回类型——重载——函数指针 总结:在学习完本章函数后,我明白了:参数的传
夜阳朔 2024-12-27
我是范文杰,一个专注于工程化领域的前端工程师,**近期有不少 HC,感兴趣的同学可联系我内推!**欢迎关注: 这是一个很纠结的问题:是否应该使用 Barrel Files 管理不同目录的导出结构? 我
范文杰 2024-12-27
analysis.Pass 中有一个 TypesInfo 字段,这个字段的保存这语法类型相关的信息 analysis.Pass.TypesInfo: Types:把每个合法表达式与其类型关联起来,比如
uccs 2024-12-27
在Java并发编程中,线程池是一个非常重要的工具,它能够帮助我们有效地管理和复用线程资源。本文将深入探讨线程池的高级使用方式,包括自定义线程池、动态调整策略、监控与优化等方面。
从种子到参天大树 2024-12-26
人生苦短,我用Python学AI:编程语法与智能的交响曲 引言 在这个信息爆炸的时代,我们常常感叹“人生苦短”。时间,这个宝贵的资源,似乎总是在不经意间从指尖溜走。在这样的背景下,我选择了一条既充满挑
JoyRider 2024-12-27
分库分表看这一篇就够了:Sharding-Proxy 前言 Sharding-Proxy Sharding-Proxy 是 Apache ShardingSphere 项目的一部分,它是一个透明的数据
IT果果日记 2024-12-26
前言 在日常开发中,我们总会遇到组件或者工具函数复用的问题,如果使用的是相关框架,例如vue/react,则还会遇到公共hooks的复用问题。如果我们将这些公共的函数封装出来,然后发布成一个npm包,
夕水 2024-12-26
前言 在学习了好几天VUE后,我觉得它不仅仅是一个技术框架,更是一种前端开发的哲学思想。深入探索Vue的设计理念和架构决策,我发现许多值得学习和借鉴的哲学思想。这些思想不仅影响着Vue本身的发展,也指
狂炫一碗大米饭 2024-12-27
本文整理了2024年美团技术团队最为热门的10篇技术文章,这些文章覆盖了基础理论、数据存储、因果推断、搜索推荐、智能测试、知识图谱、领域驱动设计等多个技术领域。
美团技术团队 2024-12-27
本文讨论了 商业项目 vs 开源项目 在多个方面的差异,关键要点包括: 交付品:开源项目交付品更复杂,源码、开发过程等都需透明,对各方面要求更高。 工程化:开源项目人力紧缺,对工程化、自动化需求更高,
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