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Familia de modelos de llamas
Llama is Meta’s family of language models; the name expands to Large Language Model Meta AI.
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Descripción general
Meta publishes weights and documentation for many releases under version-specific licenses and use terms.
Buceo profundo
Llama means Large Language Model Meta AI. Meta describes the family as decoder-only Transformer language models predicting the next token. The Llama 3 materials describe supervised fine-tuning and reinforcement learning from human feedback for instruction-tuned variants. Publicly released weights remain subject to release-specific licenses and acceptable-use terms; downloadable does not mean unrestricted public domain. Check the exact model card, architecture and license for the version being used.
Implementación en el mundo real
Meta’s Llama 3 announcement documents a dated release and its instruction-tuning methods.
Llama 2 permits commercial use subject to its license terms; later versions may have different conditions.
Llama 3.2 Vision model cards describe text and image inputs for the specified model variants.
Local inference avoids sending prompts to a hosted inference service only when the model and connected tools run locally.
El futuro de la familia modelo Llama
The cited sources establish particular releases, architectures, modalities and licenses. They do not establish privacy guarantees, unrestricted derivative rights or the number of third-party derivatives.
Poniéndolo en práctica
Por qué es importante
- Estrategia del proveedor. Las hojas de ruta de los proveedores influyen en las funciones que su equipo puede desarrollar a continuación.
- Costo y presupuesto. Los términos comerciales y las opciones de implementación afectan los costos y riesgos a largo plazo.
- Riesgo y seguridad. Los incentivos de las empresas dan forma a los incumplimientos de los productos, la postura de seguridad y la apertura.
cuidado con
- Los anuncios de lanzamiento pueden superar la estabilidad en los flujos de trabajo de producción reales.
- Los precios de API o los cambios de políticas pueden romper los supuestos de la noche a la mañana.
- La dependencia de un único proveedor aumenta los costos de bloqueo y migración.
Próximos pasos
- Evalúe proveedores utilizando sus propias tareas y conjuntos de datos.
- Revise los términos legales, de seguridad y de privacidad antes de la integración.
- Mantenga un plan alternativo entre modelos o proveedores.
- Supervise las notas de la versión para que los cambios en la hoja de ruta no sorprendan a los equipos.
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Preguntas frecuentes
What is Llama Model Family?
Llama is Meta’s family of language models; the name expands to Large Language Model Meta AI. Meta publishes weights and documentation for many releases under version-specific licenses and use terms.
How does Meta describe access to Llama model weights, and what governs use?
Meta publishes weights for many Llama versions, but access and permitted use are governed by version-specific license and acceptable-use terms. “Open” does not mean unrestricted public domain.
¿Qué significan las siglas 'Llama'?
Llama significa Large Language Model Meta AI, y refleja tanto su propósito como a su creador.
¿Qué lanzamiento de Llama agregó por primera vez una licencia que permite un uso comercial amplio?
Meta announced Llama 2 as free for research and commercial use under its community license; the license contains terms and restrictions, so it is not an unrestricted open-source license.
¿Qué arquitectura subyace a los modelos Llama?
Los modelos Llama son transformadores de decodificador entrenados para predecir el siguiente token en corpus de código y texto grandes.
¿Cómo se crean las variantes de Llama 'chat' o adaptadas a instrucciones para seguir las indicaciones del usuario?
Los modelos Llama ajustados a las instrucciones se refinan con ajuste fino supervisado y RLHF para que actúen como asistentes útiles y que sigan indicaciones.
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