亞馬遜云科技宣布，Meta的新一代模型Llama 3.2.包括其首款多模態(tài)模型，現(xiàn)已在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker中正式可用。客戶也可以在基于Amazon Trainium和Amazon Inferentia的Amazon Elastic Cloud Compute(Amazon EC2)實例中部署這些模型。

　　Llama 3.2系列模型保留了此前的成功經(jīng)驗，并進行了全新升級，提供高度差異化的功能更新，包括支持圖像推理的小型和中型視覺大語言模型，以及針對設備端優(yōu)化過的輕量級純文本模型。這些新模型旨在提高使用的便捷性和效率，同時特別注重負責任的創(chuàng)新和安全性。此外，針對內(nèi)容安全分類而微調(diào)的Llama Guard 3 Vision模型，現(xiàn)在也已在Amazon SageMaker JumpStart中可用。

　　Llama 3.2

　　Meta

　　•  Llama 3.2系列中最大的模型。

　　•  支持圖像理解和視覺推理的使用場景。

　　•  擅長分析視覺數(shù)據(jù)，如圖表和圖形，提供更精確的答案和洞察。

　　•  適用于圖像標注、視覺問答、圖像與文本檢索、文檔處理、多模態(tài)聊天機器人，以及長篇文本生成、多語言翻譯、編程、數(shù)學和高級推理。

　　為邊緣和移動設備量身定制：

　　•  輕量級，純文本模型。

　　•  既可在云端又可在本地進行數(shù)據(jù)處理，響應速度極快。

　　•  非常適合高度個性化的應用，如文本生成與總結、情感分析、客戶服務應用、文本潤色、多語言知識檢索和移動AI寫作助手。

　　針對內(nèi)容安全分類進行微調(diào)：

　　•  僅在Amazon SageMaker JumpStart中可用

　　•  Llama Guard 3 11B Vision可以對大型語言模型的輸入(即提示詞分類)和輸出(即響應分類)進行內(nèi)容安全保護

　　•  專為支持圖像推理場景設計，提升了對提示詞輸入中的有害多模態(tài)內(nèi)容(文本和圖像)的檢測能力，以及模型輸出的文本內(nèi)容檢測。

　　Meta表示，Llama 3.2模型已在超過150個基準數(shù)據(jù)集上進行評估，展現(xiàn)出與領先基礎模型相媲美的競爭力。與Llama 3.1類似，所有Llama 3.2模型均支持128K的上下文長度，并支持涵蓋八種語言的多語言對話使用場景，包括英語、德語、法語、意大利語、葡萄牙語、印地語、西班牙語和泰語。