Meta Llama 3.2を始めましょう - 分析Vidhya

メタのラマ3.2：マルチモーダルとモバイルAIの前進

Metaは最近、Llama 3.2を発表しました。これは、モバイルデバイス用に最適化された強力なビジョン機能と軽量テキストモデルを特徴とするAIの大幅な進歩です。 Llama 3.1の成功に基づいて、このリリースは、オープンソースのイノベーションに対するメタのコミットメントを強調し、開発者に多様なアプリケーションに汎用性の高いツールを提供します。

Llama 3.2の主要な機能：

• ビジョンモデル（11b＆90bパラメーター）：これらのモデルは、視覚的推論や画像テキストの検索などの画像理解タスクに優れています。それらのアーキテクチャは、アダプターメカニズムを使用して画像エンコーダーを巧みに統合し、基礎となるテキストモデルのパフォーマンスを維持します。
• 軽量のテキストモデル（1B＆3Bパラメーター）：モバイルおよびエッジデバイス用に設計されたこれらのモデルは、要約や指示以下などのタスクで印象的なパフォーマンスを提供します。それらは、剪定や知識の蒸留などの技術を通じて最適化されています。
• 多言語と長いコンテキストのサポート：ビジョンモデルとテキストモデルの両方が複数の言語をサポートし、長いコンテキスト（最大128Kトークン）を処理し、汎用性を高めます。
• 開発者に優しいツール： METAは、さまざまなプログラミング言語のCLI、Dockerコンテナ、クライアントコードを含む包括的なLlamaスタックAPIを提供し、モデルの展開と微調整を簡素化します。

Llama 3.2ビジョンモデルの詳細：

11Bおよび90Bパラメータービジョンモデルは、事前に訓練されたLLAMA 3.1テキストモデルを基盤として活用しています。 「Vision Tower」と「Image Adapter」を追加すると、画像入力とテキスト入力のシームレスな統合が可能になります。このアーキテクチャは、「壊滅的な忘却」を防ぎ、視力能力の追加がモデルのテキスト処理能力を低下させないようにします。これらのモデルは、視覚的な推論と質問への回答を含むベンチマークでの強力なパフォーマンスを示しています。

Llama 3.2軽量テキストモデル：

1Bおよび3Bパラメーターテキストモデルは、効率のために最適化されており、リソースに制約のある環境に最適です。彼らのトレーニングには、大規模なデータセット（9兆トークン）と、サイズとパフォーマンスのバランスをとるための剪定や知識の蒸留などのテクニックが含まれていました。これらのモデルは、特にコンパクトサイズを考慮して、さまざまなベンチマークで印象的な結果を示しています。

アクセシビリティと責任あるAI：

オープンソース開発へのメタのコミットメントは、容易に利用できるモデルと包括的な開発者ツールで明らかです。さらに、Llama Guard 3は安全メカニズムを強化するために実装されており、これらの強力なAIモデルの責任ある使用を確保しています。

ベンチマークのパフォーマンスと顔の可用性を抱き締める：

Llama 3.2モデルは、さまざまなベンチマークで印象的なパフォーマンスを示しており、重要な分野でいくつかの競合他社を上回っています。モデルは顔を抱きしめて利用できますが、アクセスには許可が必要になる場合があります。 FaceのAPIを抱きしめてモデルを使用する詳細な例は、元の記事に記載されています。

結論：

Llama 3.2は、AIの実質的な進歩を表しており、強力なマルチモーダル機能と効率的なモバイル展開とのギャップを埋めます。そのオープンソースの性質と包括的な開発者ツールは、幅広いアプリケーションに力を与え、この分野のさらなる革新を促進することを約束します。

（注：元のテキストのビデオといくつかの画像はプレースホルダーとして含まれています。実際の画像URLは、適切な表示のために機能する必要があります。）

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