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PerfXCloud上線最新模型,立即體驗最新llama3.1 模型

08/01 14:44
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立即體驗 Llama 3.1 —— 開源模型的革命性優(yōu)勢,盡在 PerfXCloud!?點擊體驗

科技界迎來了一聲驚雷 —— Meta 宣布推出史上最強的開源 AI 模型 Llama 3.1。這不僅是技術(shù)的飛躍,更是開源精神的勝利!

其中Llama 3.1 405B 以其 4050 億參數(shù)的龐大體量,支持 128K Tokens 的上下文長度,基于 15 萬億 Tokens 的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,動用了超過 1.6 萬個 H100 GPU。這一規(guī)模,在 AI 訓(xùn)練史上前所未有!在超過 150 個基準測試集的嚴格測評下,Llama 3.1 405B 在常識、可操作性、數(shù)學(xué)、工具使用、多語言翻譯等任務(wù)中,與 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等頂尖模型一較高下,甚至在真實場景中超越了它們。

Meta 不僅更新了許可證,允許開發(fā)者使用 Llama 3.1 405B 的輸出來改進其他模型,更進一步拓展了開源生態(tài)。目前,已有超過 25 家企業(yè)推出了基于 Llama 3.1 的新模型,包括 AWS、NVIDIA、Databricks、Groq、Dell、Microsoft Azure、Google Cloud 等行業(yè)巨頭。為了支撐這一龐大規(guī)模的模型訓(xùn)練,Meta 對訓(xùn)練堆棧進行了全面優(yōu)化,專注于提升模型的可擴展性。同時,Meta 還推出了一個完整的 Llama 系統(tǒng),包括模型和多個組件協(xié)調(diào)及外部工具調(diào)用,助力開發(fā)者構(gòu)建更強的定制產(chǎn)品。現(xiàn)在,Meta 的多個終端產(chǎn)品,如 WhatsApp 和 Meta AI 聊天機器人,已經(jīng)開始使用 Llama 3.1 405B。Meta AI 支持了七種新語言,并推出了一系列創(chuàng)意工具,專注于視覺生成、數(shù)學(xué)和編碼領(lǐng)域,為開發(fā)者和用戶帶來無限可能。

Meta 創(chuàng)始人兼 CEO 馬克·扎克伯格親自發(fā)文支持,他指出開源模型與閉源模型間的差距正在縮小,并在公開信中闡述了開源 AI 的諸多好處。

開源 AI 模型 Llama 3.1 的到來,標志著技術(shù)的一次巨大飛躍。Meta AI 團隊的全明星陣容,為我們帶來了這款擁有 4050 億參數(shù)的開源巨作。它不僅在性能上超越了現(xiàn)有的閉源模型,更在開源社區(qū)中掀起了一場革命。以下是 Llama 3.1 開源模型的五大優(yōu)勢:

自由度高的定制化?— 開源模型賦予了開發(fā)者無限的自由。Llama 3.1 允許用戶根據(jù)自己的需求,自由地訓(xùn)練、微調(diào)模型,甚至進行蒸餾,以適應(yīng)各種規(guī)模的任務(wù)。

避免供應(yīng)商鎖定?— 開源模型讓開發(fā)者不再受限于單一供應(yīng)商的技術(shù)和服務(wù)條款。用戶可以輕松切換或部署不同的模型,構(gòu)建起一個多樣化的生態(tài)系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)安全與隱私保護?— 使用開源模型,開發(fā)者可以在本地處理敏感數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護,無需擔心數(shù)據(jù)通過 API 傳輸給第三方閉源服務(wù)。

成本效益顯著?— Llama 3.1 的開源特性意味著用戶可以以更低的成本運行和推理任務(wù),相比于閉源模型,Llama 3.1 展現(xiàn)出更高的性價比。

推動行業(yè)創(chuàng)新?— 開源 AI 正在成為行業(yè)標準,正如 Meta CEO 馬克·扎克伯格所言,開源 AI 將沿著 Linux 的道路發(fā)展,成為推動技術(shù)發(fā)展和創(chuàng)新的關(guān)鍵力量。

Llama 3.1 的發(fā)布,是開源 AI 領(lǐng)域的一個重要里程碑。它不僅提供了強大的性能,更以其開放性,為全球的開發(fā)者、企業(yè)和研究者提供了一個共享、協(xié)作和創(chuàng)新的平臺。Meta 堅信開源的力量,并期待開發(fā)者社區(qū)的反饋和貢獻。

PerfXCloud??Llama 3.1?的結(jié)合: PerfXCloud提供了一個強大的大模型開發(fā)與服務(wù)平臺,PerfXCloud 通過上線 Llama 3.1,讓廣大用戶能夠體驗到最前沿的 AI 技術(shù)。

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