
使用场景
用于开发多语言聊天机器人,提供客户服务。
作为知识检索工具,帮助用户快速找到所需信息。
用于内容创作,帮助用户生成文章和摘要。
产品特色
支持8种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。
使用优化的Transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)进行调优。
模型训练数据截止到2023年12月,使用了高达9万亿个token的数据。
模型可用于商业和研究用途,特别适合助手类聊天和代理应用。
遵循负责任的发布方法,包括安全微调和系统级安全措施。
训练过程中使用了916k GPU小时的计算,并且Meta公司已实现净零温室气体排放。
使用教程
访问Hugging Face网站并搜索Llama 3.2模型。
根据需要选择使用transformers库或原始llama代码库的版本。
使用pip安装transformers库,并确保版本至少为4.43.0。
通过transformers库的pipeline或Auto类使用generate()函数运行对话推断。
根据模型的README文件提供说明,配置生成参数。
遵循模型使用指南,确保遵守Llama 3.2社区许可协议和可接受使用政策。
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