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访问 Llama-3 (8B) API 以及 100 多个 AI 模型。Llama-3 8B 是一款优化的开源语言模型，在对话、推理和代码生成方面表现出色。

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                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({ apiKey: '', baseURL: 'https://api.ai.cc/v1' });

const main = async () => {
  const prompt = `
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
`;
  const response = await api.completions.create({
    prompt,
    model: 'meta-llama/Llama-3-8b-hf',
  });
  const text = response.choices[0].text;

  console.log('Completion:', text);
};

main();

                                        from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="",
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
)


def main():
    response = client.completions.create(
        model="meta-llama/Llama-3-8b-hf",
        prompt="""
  All of the states in the USA:
  - Alabama, Mongomery;
  - Arkansas, Little Rock;
  """,
    )

    completion = response.choices[0].text
    print(f"Completion: {completion}")


main()

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产品详情

✨隆重推出 Llama-3 (8B)：Meta 强大的开源 LLM

Llama-3 (8B) 是由……开发的尖端大型语言模型 (LLM)。元该模型于 2024 年 4 月 18 日发布。作为 Llama 家族的重要成员，这款拥有 80 亿参数的模型经过精心设计，专为生成文本任务而打造，尤其擅长对话应用。它在开源领域脱颖而出，不仅在行业基准测试中表现卓越，而且始终将实用性和用户安全放在首位。

模型详情

🏷️ 姓名： 羊驼-3 (8B)
🏢 开发者： 元
🗓️ 发布日期： 2024年4月18日
模型版本： 1.0
🧠 类型： 大型语言模型（LLM）

主要优势

✅ 性能优于许多开源聊天模型
✅ 针对对话用例进行了优化
✅ 非常注重助人为乐
✅ 增强的安全功能

💡 Llama-3 (8B) 主要特性和功能

改进的推理和代码生成： Llama-3 (8B) 展示了其推理能力和生成高质量、功能性代码片段的能力方面的显著进步。
回复内容更加多样化： 该模型旨在产生更广泛、更具吸引力和多样化的回应，从而引发更自然、更动态的对话。
增强与人类偏好的契合度： 通过精细的微调，Llama-3 (8B) 能够更好地理解和适应人类的价值观和偏好，使其成为交互式应用的理想选择。
针对聊天和自然语言处理任务进行了优化： 该模型经过专门优化，可在类似助手的聊天场景和各种自然语言生成任务中表现出色。

🎯 预期用途和语言支持

Llama-3 (8B) 的设计用途是…… 商业和研究应用主要应用于英语环境。经过指令调整的版本非常适合构建对话式人工智能助手，而预训练模型则具有很强的适应性，可以应用于各种自然语言生成任务。

虽然其核心支持是英语由于其开源特性，开发者可以灵活地对该模型进行微调或调整，使其能够与其他语言一起使用，从而扩大其潜在影响范围。

⚙️ 技术规格

建筑学

Llama-3 (8B) 型号采用了先进的 优化的变压器架构一项关键创新是引入了分组查询注意力机制（GQA），这显著提高了推理的可扩展性。 80亿个参数该模型在设计上兼顾了效率和高性能，使其能够胜任要求苛刻的人工智能应用。

训练数据

Llama-3 (8B) 使用包含以下内容的庞大且多样化的数据集进行训练 15万亿个Tokens 该训练数据集基于公开的在线数据。这个庞大的训练语料库涵盖了广泛的主题和领域，确保模型拥有全面且最新的知识。其训练数据的知识截止值为： 2023年3月。

🚀 性能与基准测试

Llama-3 (8B) 持续稳定交付 最先进的结果 在各项行业基准测试中，均展现出其卓越的性能。

Llama-3 (8B) 基准性能概述

除了精度高之外，该模型还展现出令人印象深刻的运行速度，其性能卓越。 输出速度为每秒 119.6 个令牌 而且与普通型号相比，延迟明显更低。它还具有慷慨的 上下文窗口大小为 8,000 个词元从而实现更长时间、更复杂的互动。

🛡️ 负责任的人工智能与许可

伦理准则

Meta 已建立起强大的 伦理准则 为了负责任且安全地部署 Llama-3 (8B)，这些指南全面涵盖了数据隐私、算法偏差缓解和有效内容审核等关键领域，为负责任的人工智能开发树立了高标准。

许可证类型

Llama-3 (8B) 是根据以下条款发布的： 定制商业许可该许可允许开发者将该模型用于商业和研究目的，具体条款和条件详见协议。Meta 对开源原则和负责任的 AI 创新的坚持，为推动行业标准的进步做出了重要贡献。

笔记：用于 API 补全的特定代码片段（``)` 存在于原始内容中。由于这不是标准 HTML，而很可能是专有的富文本编辑器组件，因此已在本次 HTML 重写中将其省略。

❓关于 Llama-3 (8B) 的常见问题解答 (FAQ)

Q1：什么是 Llama-3 (8B)？

A1：Llama-3 (8B) 是由 Meta 开发的 80 亿参数开源大型语言模型 (LLM)，针对生成文本进行了优化，尤其适用于对话应用。

Q2：Llama-3 (8B) 的主要优势是什么？

A2：其优势包括改进的推理和代码生成、多样化的响应生成、与人类偏好的高度一致性以及在行业基准上的优异表现。

Q3：Llama-3 (8B) 是否适合商业用途？

A3：是的，它是根据定制的商业许可发布的，允许用于商业和研究目的，具体条款在许可协议中列明。

Q4：Llama-3 (8B) 主要支持哪种语言？

A4：Llama-3 (8B) 主要支持英语，但由于其开源特性，可以对其进行微调或调整以适应其他语言。

Q5：Llama-3 (8B) 的上下文窗口大小是多少？

A5：该模型具有 8,000 个标记的上下文窗口，使其能够处理和生成更长、更连贯的文本序列。

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