Meta AI và Llama

Đối với Llama, hãy bắt đầu với thẻ mẫu, giấy phép, điều khoản sử dụng được chấp nhận và cấu hình được hỗ trợ của bản phát hành cụ thể. Nhóm này bao gồm các kích thước và phương thức mô hình khác nhau, do đó, kết quả cho một điểm kiểm tra không nên được khái quát hóa cho mọi bản phát hành. Trọng lượng tải xuống có thể cho phép vận hành hoặc thích ứng cục bộ, nhưng việc triển khai hoàn chỉnh cũng cần có mã kiến ​​trúc, mã thông báo, cấu hình và phần cứng tương thích. Các phiên bản được lượng tử hóa hoặc do cộng đồng sửa đổi là các tạo phẩm riêng biệt mà hành vi của chúng cần được đánh giá trực tiếp. Phân biệt truy cập mở với tái sử dụng không hạn chế. Đọc các điều khoản thực tế thay vì suy luận các quyền từ tính sẵn có của bản tải xuống. Mã, trọng số mô hình và thông tin dữ liệu huấn luyện có thể có các điều kiện hoặc mức độ hoàn thiện khác nhau. Đánh giá ứng dụng dự định với đầu vào đại diện và chính sách lỗi được xác định. Kiểm soát cục bộ chuyển giao cơ sở hạ tầng, bảo mật, cập nhật và trách nhiệm giám sát cho nhà điều hành. Một sản phẩm tiêu dùng sử dụng nghiên cứu liên quan có thể thêm các công cụ, chính sách và các thành phần khác không có trong điểm kiểm tra đã tải xuống.