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const { OpenAI } = require('openai');
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All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
`;
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prompt,
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- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
""",
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Détails du produit
Présentation de Llama-3 (70B) : le LLM open source avancé de Meta
Développé par Meta AI et publié en avril 2024, Lama-3 (70B) Ce modèle représente une avancée majeure dans le domaine des grands modèles de langage open source. Ce puissant modèle à 70 milliards de paramètres est conçu pour offrir des performances exceptionnelles dans diverses applications, notamment en matière de raisonnement, de programmation et de tâches multilingues.
Caractéristiques principales du modèle
- ✨ Nom du modèle : Appels
- 👩💻 Développeur/Créateur : Méta
- 🗓️ Date de sortie : Avril 2024
- 🔢 Version : 3.0 (70B)
- 💡 Type de modèle : Modèle de langage étendu (LLM)
Principaux éléments de différenciation et fonctionnalités
- 💬 Instructions adaptées au dialogue : Llama-3 est optimisé avec une précision extrême, ce qui lui permet d'exceller dans les applications de dialogue et de messagerie instantanée. Il surpasse régulièrement de nombreux autres modèles de chat open source sur les benchmarks établis.
- 🧠 Raisonnement et codage améliorés : Démontrant des capacités robustes, le modèle offre d'excellentes performances dans les tâches complexes de raisonnement et de codage, ce qui en fait un outil précieux pour les développeurs et les chercheurs.
- 🌐 Assistance multilingue étendue : Avec plus de 5 % de son immense ensemble de données de pré-entraînement composé de données non anglaises de haute qualité couvrant plus de 30 langues, Llama-3 offre une compréhension et une génération multilingues impressionnantes.
Applications et cas d'utilisation prévus
Llama-3 (70B) est conçu pour un large éventail de tâches de traitement du langage naturel (NLP), offrant aux développeurs et aux entreprises des capacités d'IA avancées :
- ✍️ Génération de texte : Produire des textes cohérents, contextuellement pertinents et créatifs à des fins diverses.
- ❓ Réponse aux questions : Fournir des réponses précises et concises basées sur les informations fournies ou sur des connaissances générales.
- 😄 Analyse des sentiments : Analyser le texte pour déterminer le sentiment sous-jacent (positif, négatif, neutre).
- 🏷️ Classification des textes : Classez efficacement les documents ou extraits en catégories ou sujets prédéfinis.
- 🔍 Reconnaissance d'entités nommées (NER) : Identification et extraction automatiques des entités clés telles que les noms, les organisations et les lieux.
Sous le capot : Architecture technique de Llama-3 (70B)
Architecture de base
Llama-3 (70B) utilise un architecture Transformer optimisée, avec Attention aux requêtes groupéesCe choix de conception améliore considérablement l'évolutivité de l'inférence, permettant au modèle de traiter et de générer du texte avec une efficacité et des performances élevées.
Données et étendue de la formation
- 📚 Vaste ensemble de données de pré-entraînement : Le modèle a été pré-entraîné de manière exhaustive sur plus de 15 billions de jetons issues de jeux de données accessibles au public, notamment des pages web, des livres et divers corpus textuels.
- 💻 Données riches en code : Notamment, les données d'entraînement pour Llama-3 comprennent 4 fois plus de code que son prédécesseur, Llama-2, ce qui lui confère des capacités de codage supérieures.
- 🗓️ Seuil de connaissances : Les connaissances de Llama-3 (70B) sont à jour jusqu'à Décembre 2023Les informations postérieures à cette date pourraient ne pas être prises en compte dans les réponses.
- ⚖️ Considérations relatives à la diversité et aux préjugés : Bien que ce modèle ait été entraîné sur un ensemble de données diversifié, il est important de reconnaître que, comme pour tous les grands modèles de langage, des biais présents dans les données d'entraînement peuvent se manifester dans ses résultats. Meta investit activement dans des outils permettant d'atténuer ces risques.
Indicateurs de performance
Llama-3 (70B) a démontré des performances exceptionnelles sur divers benchmarks industriels. Il se distingue par des performances comparables à celles de modèles comme GPT-4o sur des tâches spécifiques, tout en étant remarquablement… 15 fois plus rentableCela en fait une option très compétitive et accessible pour le développement avancé de l'IA.
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Considérations relatives à l'utilisation et à l'éthique
L'utilisation de Llama-3 (70B) implique le respect de directives et de conditions de licence spécifiques définies par Meta.
🔒 Principes éthiques et sécurité
Meta a investi massivement dans le développement d'outils visant à renforcer la sécurité de Llama-3 (70B) et à minimiser de manière proactive la production de données nocives. Toute utilisation du modèle doit être conforme à Principes et directives éthiques de Meta, garantissant un déploiement responsable de l'IA.
📜 Type de licence
Llama-3 (70B) est distribué sous un licence commerciale personnalisée Fourni par Meta. Les utilisateurs sont invités à consulter la documentation officielle de Meta pour connaître les conditions générales de licence détaillées.
Foire aux questions (FAQ)
A1 : Llama-3 (70B) est un modèle de langage open-source de pointe développé par Meta AI, comportant 70 milliards de paramètres, conçu pour le raisonnement avancé, le codage et les tâches multilingues.
A2 : Les principales améliorations comprennent un réglage supérieur des instructions pour le dialogue, des capacités de raisonnement et de codage améliorées (avec 4 fois plus de code dans les données d’entraînement) et une prise en charge multilingue plus large.
A3 : Il est destiné à un large éventail de tâches de NLP telles que la génération de texte, la réponse aux questions, l'analyse des sentiments, la classification de texte et la reconnaissance d'entités nommées.
A4 : Les connaissances du modèle sont à jour jusqu’en décembre 2023. Il ne contiendra pas d’informations sur les événements ou les données postérieurs à cette date.
A5 : Bien que développé comme un modèle ouvert, Llama-3 (70B) est disponible sous une licence commerciale personnalisée de Meta. Les utilisateurs sont invités à consulter la documentation officielle de Meta pour connaître les conditions spécifiques.
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