نموذج Llama من شركة Meta في Amazon Bedrock
بناء مستقبل الذكاء الاصطناعي مع Llama
تقديم Llama 3.3
Llama 3.3 هو نموذج 70B مخصص للنص فقط تم ضبطه وفقًا للتعليمات ويوفر أداءً محسنًا مقارنة بـ Llama 3.1 70B - وإلى Llama 3.2 90B عند استخدامه للتطبيقات النصية فقط. يوفر Llama 3.3 70B أداءً مشابهًا لـ Llama 3.1 405B، بينما لا يتطلب سوى جزء بسيط من الموارد الحسابية.
يؤدي التدريب الشامل لـ Llama 3.3 70B إلى فهم قوي وقدرات التوليد عبر المهام المتنوعة. يدعم هذا النموذج الذكاء الاصطناعي للمحادثة عالي الأداء المصمم لإنشاء المحتوى وتطبيقات المؤسسات والبحث، مما يوفر إمكانات متقدمة لفهم اللغة، بما في ذلك تلخيص النص والتصنيف وتحليل المشاعر وإنشاء التعليمات البرمجية.
Llama 3.2 90B هو النموذج الأكثر تقدمًا من شركة Meta وهو مثالي للتطبيقات على مستوى المؤسسة. Llama 3.2 هو أول نموذج Llama يدعم مهام الرؤية، مع بنية نموذجية جديدة تدمج تمثيلات تشفير الصور في نموذج اللغة. يتفوق هذا النموذج في المعرفة العامة وتوليد النصوص الطويلة والترجمة متعددة اللغات والترميز والرياضيات والتفكير المتقدم. كما يقدم إمكانات التفكير في الصور، مما يسمح بفهم الصورة المتطور والتفكير البصري. يعد هذا النموذج مثاليًا لحالات الاستخدام التالية: شرح الصور، واسترجاع نص الصورة، والإجابات المرئية على الأسئلة والاستدلال المرئي، والإجابة على الأسئلة المرئية للمستندات.
يعتبر Llama 3.2 11B مناسبًا تمامًا لإنشاء المحتوى والذكاء الاصطناعي للمحادثة وفهم اللغة وتطبيقات المؤسسات التي تتطلب المنطق البصري. يُظهر النموذج أداءً قويًا في تلخيص النص وتحليل المشاعر وإنشاء التعليمات البرمجية واتباع التعليمات، مع القدرة الإضافية على التفكير في الصور. يعد هذا النموذج مثاليًا لحالات الاستخدام التالية: شرح الصور، واسترجاع نص الصورة، والإجابات المرئية على الأسئلة والاستدلال المرئي، والإجابة على الأسئلة المرئية للمستندات.
يوفر Llama 3.2 3B تجربة ذكاء اصطناعي أكثر تخصيصًا، مع معالجة على الجهاز. صُمِّم Llama 3.2 3B للتطبيقات التي تتطلب استنباط زمن انتقال منخفض وموارد حسابية محدودة. إنها تتفوق في مهام تلخيص النص والتصنيف وترجمة اللغة. هذا النموذج مثالي لحالات الاستخدام التالية: مساعدي الكتابة المتنقلين المدعومين بالذكاء الاصطناعي وتطبيقات خدمة العملاء.
Llama 3.2 1B هو النموذج الأكثر خفة في مجموعة نماذج Llama 3.2 وهو مثالي للاسترجاع والتلخيص للأجهزة المتطورة وتطبيقات الهاتف المحمول. إنه يتيح إمكانات الذكاء الاصطناعي على الجهاز مع الحفاظ على خصوصية المستخدم وتقليل وقت الاستجابة. هذا النموذج مثالي لحالات الاستخدام التالية: إدارة المعلومات الشخصية واسترجاع المعرفة متعددة اللغات.
الفوائد
LOREM IPSUM
التعرّف على Llama
حالات الاستخدام
تتفوق نماذج Llama في فهم الصور والمنطق البصري، والفروق الدقيقة في اللغة، والفهم السياقي، والمهام المعقدة مثل تحليل البيانات المرئية، والتعليق على الصور، والترجمة، ويمكنها التعامل مع المهام متعددة الخطوات دون عناء. حالات استخدام إضافية: تعد نماذج Llama مناسبة تمامًا لتشمل الاستدلال البصري المتطور والفهم، واسترجاع نص الصورة، والتأريض المرئي، والإجابة على الأسئلة المرئية للمستند، وتلخيص النص ودقته، وتصنيف النص، وتحليل المشاعر والمنطق الدقيق، ونمذجة اللغة، وأنظمة الحوار، وإنشاء التعليمات البرمجية، واتباع التعليمات.
إصدارات النماذج
Llama 3.3 70B
هو نموذج 70B مخصص للنص فقط تم ضبطه وفقًا للتعليمات ويوفر أداءً محسنًا مقارنة بـ Llama 3.1 70B - وإلى Llama 3.2 90B عند استخدامه للتطبيقات النصية فقط. يوفر Llama 3.3 70B أداءً مشابهًا لـ Llama 3.1 405B، بينما لا يتطلب سوى جزء بسيط من الموارد الحسابية.
الحد الأقصى للرموز: 128 ألفًا
اللغات: اللغة الإنجليزية واللغة الألمانية واللغة الفرنسية واللغة الإيطالية واللغة البرتغالية واللغة الإسبانية واللغة التايلاندية
دعم الضبط الدقيق: لا
حالات الاستخدام المدعومة: يدعم هذا النموذج الذكاء الاصطناعي للمحادثة عالي الأداء المصمم لإنشاء المحتوى وتطبيقات المؤسسات والبحث، مما يوفر إمكانات متقدمة لفهم اللغة، بما في ذلك تلخيص النص والتصنيف وتحليل المشاعر وإنشاء التعليمات البرمجية. كما يدعم النموذج القدرة على الاستفادة من مخرجات النموذج لتحسين النماذج الأخرى بما في ذلك إنشاء البيانات الاصطناعية وتقطيرها.
Llama 3.2 90B
نموذج متعدد الوسائط يتعامل مع النصوص والصور كمدخلات ويُنتج مخرجات نصية أو مرئية. مناسب تمامًا للتطبيقات التي تحتاج إلى قدرات متقدمة في الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك تحليل الصور، ومعالجة الوثائق، وروبوتات المحادثة متعددة الوسائط، والأنظمة الذاتية.
الحد الأقصى للرموز: 128 ألفًا
اللغات: اللغة الإنجليزية واللغة الألمانية واللغة الفرنسية واللغة الإيطالية واللغة البرتغالية واللغة الهندية واللغة الإسبانية واللغة التايلاندية
دعم الضبط الدقيق: نعم
حالات الاستخدام المدعومة: فهم الصور، والاستدلال البصري، والتفاعل متعدد الوسائط، مما يتيح تطبيقات متقدمة مثل وصف الصور، واسترجاع الصور والنصوص، وربط العناصر البصرية بالنصوص، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالمحتوى البصري، وكذلك بالمستندات المصورة مع قدرة فريدة على الاستدلال واستخلاص الاستنتاجات من المدخلات المرئية والنصية
Llama 3.2 11B
نموذج متعدد الوسائط يتعامل مع النصوص والصور كمدخلات ويُنتج مخرجات نصية أو مرئية. مناسب تمامًا للتطبيقات التي تحتاج إلى قدرات متقدمة في الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك تحليل الصور، ومعالجة الوثائق، وروبوتات المحادثة متعددة الوسائط.
الحد الأقصى للرموز: 128 ألفًا
اللغات: اللغة الإنجليزية واللغة الألمانية واللغة الفرنسية واللغة الإيطالية واللغة البرتغالية واللغة الهندية واللغة الإسبانية واللغة التايلاندية.
دعم الضبط الدقيق: نعم
حالات الاستخدام المدعومة: فهم الصور، والاستدلال البصري، والتفاعل متعدد الوسائط، مما يتيح تطبيقات متقدمة مثل وصف الصور، واسترجاع الصور والنصوص، وربط العناصر البصرية بالنصوص، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالمحتوى البصري، وكذلك بالمستندات المصورة.
Llama 3.2 3B
نموذج نصي خفيف الوزن تم تطويره لتوفير نتائج دقيقة وملائمة للغاية. صُمِّم للتطبيقات التي تتطلب استنباط زمن انتقال منخفض وموارد حسابية محدودة. مناسب لإعادة كتابة الاستعلامات والمطالبات، ولمساعدي الكتابة المعتمدين على الذكاء الاصطناعي في الأجهزة المحمولة، وكذلك لتطبيقات خدمة العملاء، لا سيما في أجهزة حوسبة الحافة حيث تسهّل كفاءته وزمن استجابته المنخفض دمجه بسلاسة في مجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل المساعدين الذكيين وروبوتات الدردشة لخدمة العملاء.
الحد الأقصى للرموز: 128 ألفًا
اللغات: اللغة الإنجليزية واللغة الألمانية واللغة الفرنسية واللغة الإيطالية واللغة البرتغالية واللغة الهندية واللغة الإسبانية واللغة التايلاندية
دعم الضبط الدقيق: نعم
حالات الاستخدام المدعومة: إنشاء نصوص متقدمة، وتلخيص المحتوى، وتحليل الانطباعات، والتميّز بالذكاء العاطفي، وفهم السياقات، والاستدلال المنطقي بناءً على المعرفة العامة.
تستخدم Nomura نماذج Llama التابعة لشركة Meta في Amazon Bedrock لجعل الذكاء الاصطناعي المولّد متاحًا للجميع
Aniruddh Singh هو المدير التنفيذي ومهندس المشاريع في شركة Nomura، وهو يحدد رحلة المؤسسة المالية لجعل الذكاء الاصطناعي المولّد متاحًا للجميع على مستوى الشركة باستخدام نماذج Amazon Bedrock وLlama من Meta. توفر خدمة Amazon Bedrock وصولاً مهمًا إلى نماذج التأسيس الرائدة مثل Llama، مما يتيح التكامل السلس. يقدم نموذج Llama مزايا رئيسية لشركة Nomura، بما في ذلك الابتكار الأسرع والشفافية وحواجز الحماية المتحيزة والأداء القوي عبر تلخيص النص وتوليد الأكواد وتحليل السجلات ومعالجة المستندات.
تُحدث TaskUs ثورة في تجارب العملاء باستخدام نماذج Llama من Meta في Amazon Bedrock
TaskUs، المزود الرائد للخدمات الرقمية بالاستعانة بمصادر خارجية وتجربة العملاء من الجيل التالي للشركات الأكثر ابتكارًا في العالم، تساعد عملائها على تمثيل علاماتهم التجارية وحمايتها وتنميتها. منصة TaskGPT المبتكرة مدعومة بخدمة Amazon Bedrock وبنماذج Llama من Meta، وهي تعمل على تمكين أعضاء الفريق من تقديم خدمة استثنائية. تبني TaskUs أدوات على TaskGPT تستفيد من Amazon Bedrock وLlama لإعادة الصياغة الفعالة من حيث التكلفة وإنشاء المحتوى والفهم ومعالجة المهام المعقدة.