MY.CELIUM.HUB
Вернуться к открытиям
Meta

Llama 3 70B Instruct Turbo

meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct-Turbo
Llama 3 70B Instruct Turbo обеспечивает выдающиеся возможности понимания и генерации языка, подходящие для самых требовательных вычислительных задач.
8K

Поставщики, поддерживающие эту модель

Meta
together.aitogether.ai
Metameta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct-Turbo
Максимальная длина контекста
8K
Максимальная длина вывода
--
Цена ввода
--
Цена вывода
--

Параметры модели

Случайность
temperature

Эта настройка влияет на разнообразие ответов модели. Более низкие значения приводят к более предсказуемым и типичным ответам, в то время как более высокие значения поощряют более разнообразные и необычные ответы. Когда значение установлено на 0, модель всегда дает один и тот же ответ на данный ввод. Посмотреть документацию

Тип
FLOAT
Значение по умолчанию
1.00
Диапазон
0.00 ~ 2.00
Ядерная выборка
top_p

Эта настройка ограничивает выбор модели до определенного процента наиболее вероятных слов: выбираются только те слова, которые достигают накопленной вероятности P. Более низкие значения делают ответы модели более предсказуемыми, в то время как значение по умолчанию позволяет модели выбирать из всего диапазона слов. Посмотреть документацию

Тип
FLOAT
Значение по умолчанию
1.00
Диапазон
0.00 ~ 1.00
Свежесть темы
presence_penalty

Эта настройка предназначена для контроля повторного использования слов в зависимости от их частоты появления во входных данных. Она пытается реже использовать те слова, которые встречаются чаще, пропорционально их частоте. Штраф за слова увеличивается с увеличением частоты появления. Отрицательные значения будут поощрять повторное использование слов. Посмотреть документацию

Тип
FLOAT
Значение по умолчанию
0.00
Диапазон
-2.00 ~ 2.00
Штраф за частоту
frequency_penalty

Эта настройка регулирует частоту повторного использования определенных слов, уже появившихся во входных данных. Более высокие значения снижают вероятность такого повторения, в то время как отрицательные значения имеют противоположный эффект. Штраф за слова не увеличивается с увеличением частоты появления. Отрицательные значения будут поощрять повторное использование слов. Посмотреть документацию

Тип
FLOAT
Значение по умолчанию
0.00
Диапазон
-2.00 ~ 2.00
Ограничение на один ответ
max_tokens

Эта настройка определяет максимальную длину, которую модель может сгенерировать за один ответ. Установка более высокого значения позволяет модели генерировать более длинные ответы, в то время как более низкое значение ограничивает длину ответа, делая его более кратким. В зависимости от различных сценариев использования разумная настройка этого значения может помочь достичь ожидаемой длины и степени детализации ответа. Посмотреть документацию

Тип
INT
Значение по умолчанию
--
Интенсивность размышлений
reasoning_effort

Эта настройка используется для управления интенсивностью размышлений модели перед генерацией ответа. Низкая интенсивность приоритизирует скорость ответа и экономит токены, высокая интенсивность обеспечивает более полное размышление, но потребляет больше токенов и снижает скорость ответа. Значение по умолчанию - среднее, что обеспечивает баланс между точностью размышлений и скоростью ответа. Посмотреть документацию

Тип
STRING
Значение по умолчанию
--
Диапазон
low ~ high

Связанные модели

Meta

Llama 3.2 3B Instruct Turbo

meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct-Turbo
LLaMA 3.2 предназначена для выполнения задач, объединяющих визуальные и текстовые данные. Она отлично справляется с задачами по описанию изображений и визуальному вопросу-ответу, преодолевая разрыв между генерацией языка и визуальным пониманием.
128K
Meta

Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo (Free)

meta-llama/Llama-Vision-Free
LLaMA 3.2 предназначена для выполнения задач, объединяющих визуальные и текстовые данные. Она отлично справляется с задачами по описанию изображений и визуальному вопросу-ответу, преодолевая разрыв между генерацией языка и визуальным пониманием.
128K
Meta

Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo

meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-Turbo
LLaMA 3.2 предназначена для выполнения задач, объединяющих визуальные и текстовые данные. Она отлично справляется с задачами по описанию изображений и визуальному вопросу-ответу, преодолевая разрыв между генерацией языка и визуальным пониманием.
128K
Meta

Llama 3.2 90B Vision Instruct Turbo

meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-Turbo
LLaMA 3.2 предназначена для выполнения задач, объединяющих визуальные и текстовые данные. Она отлично справляется с задачами по описанию изображений и визуальному вопросу-ответу, преодолевая разрыв между генерацией языка и визуальным пониманием.
128K
Meta

Llama 3.1 8B Instruct Turbo

meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo
Модель Llama 3.1 8B использует FP8-квантование и поддерживает до 131,072 контекстных токенов, являясь выдающейся среди открытых моделей, подходящей для сложных задач и превосходящей многие отраслевые стандарты.
128K