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Meta 在 Amazon Bedrock 推出 Llama 3.2 模型，具備多模態能力，可處理文本和圖像，並提供輕量級及 11B 和 90B 視覺專用模型，適用於圖像字幕生成、視覺問答等應用。所有模型支持 128K tokens 上下文，改進了多語言能力，並在超過 150 個基準數據集上表現出色。用戶可通過 Amazon Bedrock 控制台、AWS CLI 或 SDK 訪問，並提供微調選項。模型基於優化的 Transformer 架構，支持監督微調和強化學習，現於特定 AWS 區域提供，未來將擴大範圍。
文章重點
1. 模型概述：Llama 3.2 是大型語言模型（LLM）在多模態能力上的一個突破，能夠處理文字和圖像。該模型有不同的大小，包括適用於邊緣設備的輕量級選項。
2. 模型大小：
– 1B 和 3B 參數模型：適用於邊緣應用的輕量級文字模型。
– 11B 和 90B 參數模型：支持複雜的推理任務和多模態輸入，包括高分辨率圖像。
3. 能力：
– 11B 和 90B 模型專為視覺任務設計，將圖像編碼器的表示集成到語言模型中。
– 所有模型支持 128K tokens 的上下文長度，並在八種語言上具有改進的多語言能力。
4. 使用案例：
– 這些模型可應用於各種應用，包括圖像標題生成、視覺問答、文本摘要和客戶服務應用。
5. 性能：Llama 3.2 模型在超過 150 個基準數據集上進行了測試，表現與其他領先模型相媲美。
6. 部署：用戶可以通過 Amazon Bedrock 控制台或通過 AWS CLI 和 SDK 以編程方式訪問這些模型。還提供了特定用例的微調選項。
7. 架構：該模型採用了優化的 Transformer 架構和先進的微調技術，包括監督微調和通過人類反饋進行的強化學習。
8. 可用性：這些模型在特定的 AWS 區域可用，未來計劃擴大訪問範圍。
