Meta 如何增强定制 AI 模型开发的可控性 可操纵性是指引导模型的操作和结果，使其符合特定开发人员和用户的规范。简单来说，这意味着 Llama 中的基础模型应充当开发人员添加的训练数据的基本模板。添加的训练数据会指导模型实现开发人员的目的，就像培训手册指导聪明但不熟练的准备工作的员工一样。专注于可操纵性是 Meta 确保 Llama 3.1“最大程度可操纵”以服务于开发人员想要构建 AI 模型的不同下游用例的方法。
扩大代币容量，提升 Llama 3.1 的精准度 为了响应版本 3 的反馈，Meta 增加了扩展的 128k 令牌容量，这增强了管理文档和媒体以及提示以及对这些提示做出精确响应的能力。 白皮书还公布了 Llama3 与其他各种同等规模模型的比较 沙特阿拉伯号码数据 评估结果。结果表明，该模型在代码创建、常识推理、长上下文、问题解决和对抗指标等多个基准类别中表现更佳。
例如，预训练结果显示 Llama 3 8B 在几乎所有类别中都优于竞争模型。 学习机会 网络研讨会 与传统反馈方法相比，动态数据对 CX/EX 更具优势。 二月 11 行为智能的未来：利用动态数据改善客户体验 与行业领袖一起讨论 CX/EX 与传统反馈方法相比的动态数据优势。 登记 网络研讨会 数据分析与营销成功 二月 19 统一数据：营销人员的竞争优势 加入我们的网络研讨会，了解如何利用协同工作的数据助力您的成功。
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發表於 14:59:08