約Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
メタのLlama 3.1は、メタが開発した多言語対応の大規模言語Modelのファミリーで、8B、70B、405Bのパラメータサイズの事前トレーニングおよび命令調整されたバリアントを備えています。この8Bの命令調整されたModelは、多言語ダイアログユースケースのために最適化され、多くの利用可能なオープンソースおよびクローズChatModelに対して業界の共通ベンチマークで優れた性能を発揮します。このModelは、公開されているデータの15兆以上のtokenでトレーニングされ、役立ち性と安全性を向上させるために、監督されたFine-tuningや人間のフィードバックを伴う強化学習などの技術を使用しています。Llama 3.1はTextやコード生成をサポートし、知識のカットオフは2023年12月です。
Meta-Llama-3.1-8B-Instructの多言語対応、命令調整された能力、広範なコンテキストウィンドウがどのように多様な現実世界の課題を解決できるかを発見します。
多言語コンテンツ作成
グローバルなオーディエンスのために、マーケティングコピーから技術文書まで、多言語で文化に即したコンテンツを生成します。
ユースケース例:
"製品ローンチキャンペーンを作成し、英語、スペイン語、ドイツ語でそれぞれの地域に合った広告コピーとソーシャルメディア投稿を作成しました。"
高度なカスタマーサポート
AIアシスタントを強化して複雑なクエリや長い会話履歴（33Kコンテキスト）を理解し、正確で個別な多言語対応のサポートを提供します。
ユースケース例:
"15ページにわたるチャットログを分析することでマルチターンの顧客問題を解決し、詳細な解決策とフォローアップ手順をユーザーの優先言語で提供しました。"
コード生成とリファクタリング
自然言語プロンプトから短時間でコードスニペットを生成し、機能を実装し、既存のコードを言語の枠を超えてリファクタリングします。
ユースケース例:
"詳細な機能仕様書に基づき、APIルーティングとデータベース統合を含むGoマイクロサービスエンドポイントを開発し、開発を加速しました。"
コンテキスト付きQ&Aと要約
広範な文書、マニュアル、または内部知識ベースから、精確な回答を抽出し、重要な情報を要約するために、その大きなコンテキストウィンドウを使用します。
ユースケース例:
"40ページのテキストを分析し、複雑な法律契約に関する特定の質問に答え、関連する条項を強調表示し、クライアント向けに義務を要約しました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
Transformer Decoder
キャリブレートされた
はい
専門家の混合
いいえ
合計パラメータ
8B
アクティブ化されたパラメータ
8B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
33K
Max Tokens
4K
