Meta Llama 3

AI ToolMeta Llama 3

ชื่อบริการ: Meta Llama 3

เว็บไซต์: https://llama.meta.com/llama3/

รายละเอียด:


Meta Llama 3 คือแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model) รุ่นล่าสุดจาก Meta ที่เพิ่งเปิดตัวในเดือนเมษายน 2024 มีให้เลือกใช้ทั้งเวอร์ชัน 8B และ 70B ที่ผ่านการฝึกฝนแบบ pretrained และ instruction-tuned เพื่อรองรับการใช้งานที่หลากหลาย

.

Meta ได้ผนวก Llama 3 เข้ากับ Meta AI ซึ่งเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะที่ช่วยขยายวิธีการทำงาน สร้างสรรค์ และเชื่อมต่อกับ Meta AI ให้กับผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนา AI agent หรือแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI อื่นๆ

.

คุณสมบัติ:

– มีประสิทธิภาพระดับ state-of-the-art สำหรับโมเดลแบบเปิด โดดเด่นในด้านความเข้าใจภาษา บริบท และงานที่ซับซ้อนอย่างการแปลภาษาและการสร้างบทสนทนา
– มีความสามารถในการขยายขนาดและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น สามารถจัดการงานที่มีหลายขั้นตอนได้อย่างง่ายดาย
– กระบวนการ post-training ที่ปรับปรุงใหม่ช่วยลดอัตราการปฏิเสธ การทำงานที่ผิดพลาด ปรับปรุงการตอบสนองให้ตรงประเด็น และเพิ่มความหลากหลายในคำตอบของโมเดล
– ยกระดับความสามารถในการให้เหตุผล สร้างโค้ด และทำตามคำสั่งได้ดียิ่งขึ้น

.

จุดเด่น:

  • Llama 3 ถูกฝึกฝนบนคลัสเตอร์ GPU ขนาด 24K ที่สร้างขึ้นใหม่ล่าสุด ด้วยข้อมูลกว่า 15 ล้านล้านโทเค็น ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าเดิมถึง 7 เท่า[1]
  • มีให้เลือกใช้ทั้งเวอร์ชัน 8B และ 70B ที่ผ่านการปรับแต่งมาเป็นอย่างดี เพื่อรองรับการใช้งานที่หลากหลาย[1]
  • ผู้ใช้สามารถทดลองประสิทธิภาพของ Llama 3 ได้โดยตรงผ่าน Meta AI สำหรับงานเขียนโค้ดและแก้ปัญหาต่างๆ[1]

.

สรุป:

Meta Llama 3 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่รุ่นล่าสุดจาก Meta ที่มีประสิทธิภาพเหนือชั้น ผ่านการฝึกฝนด้วยข้อมูลมหาศาล และมีความสามารถที่หลากหลาย ทั้งการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การให้เหตุผล และการสร้างโค้ด เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ทรงพลัง ด้วยตัวเลือกทั้งเวอร์ชัน 8B และ 70B ที่พร้อมใช้งาน

หากสนใจอยากทดลองใช้ Llama 3 สามารถเข้าไปใช้ผ่าน Meta AI หรือ Hugging Face, Ollama ได้เลยครับ เพื่อสัมผัสกับประสบการณ์ AI ระดับสูงสุดจาก Meta

#MetaAI #Llama3 #LargeLanguageModel #OpenAI #NLP[1]

Citations: Meta Llama 3 https://llama.meta.com/llama3/

Related articles

การเลือกใช้ Vector Database ที่เหมาะสมกับงาน LLM RAG: คู่มือฉบับสมบูรณ์

เรียนรู้วิธีเลือก Vector Database ที่เหมาะสมกับระบบ RAG ของคุณ เปรียบเทียบ Pinecone, Weaviate, Milvus และ ApertureDB พร้อมแนวทางการตัดสินใจที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI ของธุรกิจ

เจาะลึก Rich Python Library: โอเพ่นซอร์สสุดเจ๋งที่ครองใจนักพัฒนา 35,000 คน

ทำความรู้จัก Rich Python Library โอเพ่นซอร์สที่มี 35k GitHub stars ด้วยฟีเจอร์สุดล้ำสำหรับ terminal output และเทคนิคสำเร็จที่ธุรกิจไทยนำไปประยุกต์ใช้ได้

Google Gemini Pro 2.5 update: AI ที่เก่งที่สุดในโลก

เจาะลึก Google Gemini Pro 2.5 AI model ที่ล้ำสมัยที่สุดจาก Google พร้อมฟีเจอร์ Deep Think Mode และความสามารถใหม่ที่ขึ้นอันดับ 1 ใน LMArena

เครื่องมือ AI อัพเดทเร็วมาก ใช้ตัวไหนดี เริ่มยังไง ปรับตัวยังไงให้ทัน

เครื่องมือ AI พัฒนาเร็วมาก เลือกใช้ตัวไหนดี เริ่มต้นอย่างไร และปรับตัวให้ทันเทรนด์ AI ได้อย่างไร คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับคนที่ต้องการใช้ AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

แนะนำเครื่องมือ AI จาก Google NotebookLM: ผู้ช่วยวิจัยส่วนตัวที่ฉลาดเกินคาด

รีวิว Google NotebookLM เครื่องมือ AI ช่วยสรุปเอกสาร จดโน้ต และทำวิจัย พร้อมฟีเจอร์ Audio Overview และ NotebookLM Plus สำหรับนักเรียน นักวิจัย และผู้ประกอบการ

Related Article

การเลือกใช้ Vector Database ที่เหมาะสมกับงาน LLM RAG: คู่มือฉบับสมบูรณ์

เรียนรู้วิธีเลือก Vector Database ที่เหมาะสมกับระบบ RAG ของคุณ เปรียบเทียบ Pinecone, Weaviate, Milvus และ ApertureDB พร้อมแนวทางการตัดสินใจที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI ของธุรกิจ

Prompt Injection คืออะไร? ภัยคุกคามใหม่ที่ทุกธุรกิจต้องรู้

เรียนรู้เกี่ยวกับ Prompt Injection ภัยคุกคามทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ที่เล็งเป้าระบบ AI และวิธีป้องกันที่ธุรกิจควรรู้

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น
สอบถามข้อมูล