Llama 3.3 70B Instruct
Llama 3.3 70B Instruct
目标受众为自然语言处理领域的研究人员、开发者和企业。由于Llama-3.3-70B-Instruct模型在多语言对话和文本生成方面的优势,它特别适合需要处理多语言数据和构建聊天机器人等应用的开发者和企业。
总访问量: 29,742,941
占比最多地区: US(17.94%)
840
简介
Llama-3.3-70B-Instruct是由Meta开发的一个70亿参数的大型语言模型,专门针对多语言对话场景进行了优化。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来提高其有用性和安全性。它支持多种语言,并能够处理文本生成任务,是自然语言处理领域的一项重要技术。
截图
产品特色
• 多语言支持:支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语等多种语言。
• 高效的文本生成:优化的Transformer架构使得模型在文本生成任务上表现出色。
• 安全性和有用性:通过SFT和RLHF技术提高模型的安全性和有用性。
• 长上下文处理:模型支持长达128k的上下文长度,能够处理更长的文本信息。
• 多模态输入输出:除了文本,模型还能处理代码等多模态输入输出。
• 知识截止日期:模型的知识截止日期为2023年12月,确保信息的时效性。
• 社区支持:模型遵循Llama 3.3社区许可协议,拥有活跃的社区支持和更新。
使用教程
1. 访问Hugging Face网站并搜索Llama-3.3-70B-Instruct模型。
2. 阅读模型文档,了解模型的具体使用场景和限制。
3. 下载或直接在Hugging Face平台上使用模型进行文本生成或其他NLP任务。
4. 根据需要对模型进行微调,以适应特定的应用场景。
5. 将模型集成到自己的项目中,并根据社区指南和许可协议进行合规使用。
6. 参与社区讨论,提供反馈和改进建议,共同推动模型的发展。
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
同类开源产品