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[导读]北京——2024年10月10日 亚马逊云科技宣布,Meta的新一代模型Llama 3.2,包括其首款多模态模型,现已在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker中正式可用。客户也可以在基于Amazon Trainium和Amazon Inferentia的Amazon Elastic Cloud Compute(Amazon EC2)实例中部署这些模型。

北京——2024年10月10日 亚马逊云科技宣布,Meta的新一代模型Llama 3.2,包括其首款多模态模型,现已在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker中正式可用。客户也可以在基于Amazon Trainium和Amazon Inferentia的Amazon Elastic Cloud Compute(Amazon EC2)实例中部署这些模型。

Llama 3.2系列模型保留了此前的成功经验,并进行了全新升级,提供高度差异化的功能更新,包括支持图像推理的小型和中型视觉大语言模型,以及针对设备端优化过的轻量级纯文本模型。这些新模型旨在提高使用的便捷性和效率,同时特别注重负责任的创新和安全性。此外,针对内容安全分类而微调的Llama Guard 3 Vision模型,现在也已在Amazon SageMaker JumpStart中可用。

Llama 3.2系列模型优势:

Meta推出的首款多模态视觉模型:Llama 3.2 11B Vision和Llama 3.2 90B Vision

• Llama 3.2系列中最大的模型。

• 支持图像理解和视觉推理的使用场景。

• 擅长分析视觉数据,如图表和图形,提供更精确的答案和洞察。

• 适用于图像标注、视觉问答、图像与文本检索、文档处理、多模态聊天机器人,以及长篇文本生成、多语言翻译、编程、数学和高级推理。

为边缘和移动设备量身定制:Llama 3.2 1B和Llama 3.2 3B

• 轻量级,纯文本模型。

• 既可在云端又可在本地进行数据处理,响应速度极快。

• 非常适合高度个性化的应用,如文本生成与总结、情感分析、客户服务应用、文本润色、多语言知识检索和移动AI写作助手。

针对内容安全分类进行微调:Llama Guard 3 11B Vision

• 仅在Amazon SageMaker JumpStart中可用

• Llama Guard 3 11B Vision可以对大型语言模型的输入(即提示词分类)和输出(即响应分类)进行内容安全保护

• 专为支持图像推理场景设计,提升了对提示词输入中的有害多模态内容(文本和图像)的检测能力,以及模型输出的文本内容检测。

Meta表示,Llama 3.2模型已在超过150个基准数据集上进行评估,展现出与领先基础模型相媲美的竞争力。与Llama 3.1类似,所有Llama 3.2模型均支持128K的上下文长度,并支持涵盖八种语言的多语言对话使用场景,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。

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