2024年最佳天氣API
其中最大的亮點(diǎn)之一是 LLaMA 3.2 可以在移動設(shè)備和高通、ARM 處理器等邊緣硬件上流暢運(yùn)行。Meta 還發(fā)布了模板，幫助開發(fā)者使用 Swift 創(chuàng)建應(yīng)用程序，讓這項(xiàng)技術(shù)在移動應(yīng)用程序中的使用變得前所未有的簡單。
LLaMA 3.2 有多種尺寸可供選擇：
Meta 提供預(yù)訓(xùn)練模型和指令微調(diào)版本。這意味著開發(fā)人員和研究人員可以輕松地將這些模型用于特定任務(wù)，而無需從頭開始。
LLaMA 3.2 已在各種基準(zhǔn)測試中取得了令人印象深刻的成績：
這表明 LLaMA 3.2 能夠理解復(fù)雜的視覺內(nèi)容，這對于醫(yī)療診斷和自動化等領(lǐng)域至關(guān)重要。
Meta 鼓勵開發(fā)人員使用 LLaMA Stack，它提供了各種用于批量和實(shí)時推理和微調(diào)的工具。此外，LLaMA 3.2 支持多種編程語言，如 Python、Node.js 和 Swift，為開發(fā)人員提供了創(chuàng)建 AI 驅(qū)動應(yīng)用程序所需的一切。
該模型還支持多種語言的文本任務(wù)，包括英語、德語、法語、意大利語、葡萄牙語、印地語和泰語。雖然英語是圖像文本任務(wù)的主要語言，但該模型將來可以針對其他語言進(jìn)行微調(diào)。
1B 和 3B 參數(shù)模型是較大的 90B 模型的精簡版本。這意味著它們已針對高性能進(jìn)行了優(yōu)化，而無需完全重新訓(xùn)練，從而使其能夠高效地完成特定任務(wù)。
LLaMA 3.2 被宣傳為開放重量級模型，但它確實(shí)有一些許可限制。幸運(yùn)的是，大多數(shù)企業(yè)和開發(fā)人員不會遇到任何問題，除非他們要擴(kuò)展到非常大的用戶群。
Meta 展示了由 LLaMA 3.2 提供支持的深度偽造助手的演示，用戶可以與數(shù)字孿生進(jìn)行實(shí)時對話！
購物者可以上傳自己喜歡的商品圖片，LLaMA 3.2 會幫您找到可供購買的類似商品，讓購物變得更輕松、更個性化。
學(xué)生可以就教科書中的圖像提出問題，并獲得詳細(xì)的解釋，以增強(qiáng)他們的理解和參與度。
LLaMA 3.2 可以幫助醫(yī)生快速分析 X 射線和 MRI，識別骨折或腫瘤等問題，以加強(qiáng)對患者的護(hù)理。
例如，對醫(yī)療保健領(lǐng)域的 Llama-3.2 90B、11B、3B 和 1B 的分析顯示：
?? Llama-3.1 70B Instruct表現(xiàn)優(yōu)異，平均成績?yōu)?84%（MMLU 大學(xué)生物學(xué)、MMLU 專業(yè)醫(yī)學(xué)）
?? Meta-Llama-3.2-90B-Vision（Instruct 和 Base）以 83.95% 的平均得分排名第二
?? Meta-Llama-3-70B-Instruct位居第三，平均分?jǐn)?shù)為 82.24%（MMLU 醫(yī)學(xué)遺傳學(xué)、MMLU 大學(xué)生物學(xué)）
LLaMA 3.2 可以分析實(shí)時視頻來檢測異常行為或潛在威脅，從而提高公共場所的安全性。
自然保護(hù)者可以使用 LLaMA 3.2 分析無人機(jī)拍攝的鏡頭，以監(jiān)測動物種群并實(shí)時檢測偷獵活動。
借助 LLaMA 3.2，Meta 鞏固了其在多模態(tài) AI 技術(shù)方面的領(lǐng)先地位。無論您是希望創(chuàng)建移動應(yīng)用程序的開發(fā)人員，還是探索小眾任務(wù)的研究人員，LLaMA 3.2 都能提供您所需的靈活性和強(qiáng)大功能。
準(zhǔn)備好深入研究了嗎？您可以通過冪簡集成API hub訪問 LLaMA API 模型和 200 多個其他模型。
使用下面的代碼片段免費(fèi)測試 LLaMA 3.2
import os
from together import Together
client = Together(base_url="https://api.aimlapi.com/v1", api_key="<YOUR_API_KEY>")
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/Llama-Vision-Free",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "What sort of animal is in this picture? What is its usual diet? What area is
the animal native to? And isn’t there some AI model that’s related to the image?",
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3a/LLama.jpg/444px-
LLama.jpg?20050123205659",
},
},
],
}
],
max_tokens=300,
)
print("Assistant: ", response.choices[0].message.content)
