


Llama3 akan dikeluarkan pada bulan Julai! Sedang menjalani penalaan halus!
Disusun |. Dihasilkan oleh Yanzheng
|. Dilaporkan bahawa versi terbesar Llama 3 mungkin mempunyai lebih daripada 140 bilion parameter, mengatasi pendahulunya Llama 2.
Meta berharap Llama 3 akan sepadan dengan keupayaan GPT-4, termasuk menangani masalah berasaskan imej. Tetapi keputusan untuk menjadikan Llama 3 sebagai sistem multimodal—yang mengendalikan kedua-dua teks dan imej—masih diperhalusi. Sementara itu, OpenAI baru-baru ini mengeluarkan Sora, model generatif teks-ke-video mereka.
Menurut orang dalam Meta, penyelidik sedang menyesuaikan Llama 3 untuk meningkatkan interaktivitinya dengan pengguna apabila menghadapi masalah yang rumit. Matlamat utama mereka adalah untuk menyediakan pengguna dengan lebih banyak maklumat kontekstual dan bukannya mengetepikan pertanyaan yang mencabar. Model baharu yang akan datang tidak lama lagi bertujuan untuk lebih memahami perkataan yang mempunyai pelbagai makna.
Salah satu matlamat menyeluruh Meta adalah untuk meningkatkan responsif Llama 3 kepada pertanyaan yang mencabar, sambil mencapai keseimbangan yang halus antara membina produk yang menarik dan mengurangkan risiko tindak balas yang tidak sesuai atau tidak tepat. Google telah mendapati dirinya terperangkap dalam beberapa siri cabaran baru-baru ini, terutamanya apabila model kecerdasan buatannya Gemini telah dikritik kerana terlalu terjaga.
Untuk mencapai matlamat ini, Meta merancang untuk melantik kakitangan dalaman dalam beberapa minggu akan datang untuk menyelia latihan nada dan keselamatan bagi memastikan output model lebih tepat. Tidak seperti pasukan penyelidikan AI asas Meta, pasukan AI generatif sedang giat memajukan pembangunan Llama.
Ambil Llama 3 sebagai contoh, ia mungkin salah tafsir soalan tentang cara memusnahkan enjin kereta, mentafsirkannya sebagai cara mematikan enjin, bukannya memusnahkan enjin.
Llama memainkan peranan penting dalam strategi AI Meta, bertujuan untuk meningkatkan keberkesanan alat pengiklanan dan meningkatkan daya tarikan aplikasi media sosial. Pada mesyuarat pelabur baru-baru ini, Ketua Pegawai Eksekutif Meta Mark Zuckerberg menyerlahkan keutamaan utama untuk tahun ini, termasuk pengeluaran Llama 3 dan penambahbaikan berterusan kepada pembantu Meta AI.
Atas ialah kandungan terperinci Llama3 akan dikeluarkan pada bulan Julai! Sedang menjalani penalaan halus!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Apabila menukar rentetan ke objek dalam vue.js, json.parse () lebih disukai untuk rentetan json standard. Untuk rentetan JSON yang tidak standard, rentetan boleh diproses dengan menggunakan ungkapan biasa dan mengurangkan kaedah mengikut format atau url yang dikodkan. Pilih kaedah yang sesuai mengikut format rentetan dan perhatikan isu keselamatan dan pengekodan untuk mengelakkan pepijat.

Cecair memproses 7 juta rekod dan membuat peta interaktif dengan teknologi geospatial. Artikel ini meneroka cara memproses lebih dari 7 juta rekod menggunakan Laravel dan MySQL dan mengubahnya menjadi visualisasi peta interaktif. Keperluan Projek Cabaran Awal: Ekstrak Wawasan berharga menggunakan 7 juta rekod dalam pangkalan data MySQL. Ramai orang mula -mula mempertimbangkan bahasa pengaturcaraan, tetapi mengabaikan pangkalan data itu sendiri: Bolehkah ia memenuhi keperluan? Adakah penghijrahan data atau pelarasan struktur diperlukan? Bolehkah MySQL menahan beban data yang besar? Analisis awal: Penapis utama dan sifat perlu dikenalpasti. Selepas analisis, didapati bahawa hanya beberapa atribut yang berkaitan dengan penyelesaiannya. Kami mengesahkan kemungkinan penapis dan menetapkan beberapa sekatan untuk mengoptimumkan carian. Carian Peta Berdasarkan Bandar

Jurutera Backend Senior Remote Company Kekosongan Syarikat: Lokasi Lokasi: Jauh Pejabat Jauh Jenis: Gaji sepenuh masa: $ 130,000- $ 140,000 Penerangan Pekerjaan Mengambil bahagian dalam penyelidikan dan pembangunan aplikasi mudah alih Circle dan ciri-ciri berkaitan API awam yang meliputi keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian. Tanggungjawab utama kerja pembangunan secara bebas berdasarkan rubyonrails dan bekerjasama dengan pasukan react/redux/relay front-end. Membina fungsi teras dan penambahbaikan untuk aplikasi web dan bekerjasama rapat dengan pereka dan kepimpinan sepanjang proses reka bentuk berfungsi. Menggalakkan proses pembangunan positif dan mengutamakan kelajuan lelaran. Memerlukan lebih daripada 6 tahun backend aplikasi web kompleks

Vue dan Element-UI cascaded drop-down boxes v-model mengikat titik pit biasa: V-model mengikat array yang mewakili nilai yang dipilih pada setiap peringkat kotak pemilihan cascaded, bukan rentetan; Nilai awal pilihan terpilih mestilah array kosong, tidak batal atau tidak jelas; Pemuatan data dinamik memerlukan penggunaan kemahiran pengaturcaraan tak segerak untuk mengendalikan kemas kini data secara tidak segerak; Untuk set data yang besar, teknik pengoptimuman prestasi seperti menatal maya dan pemuatan malas harus dipertimbangkan.

Ringkasan: Terdapat kaedah berikut untuk menukar array rentetan vue.js ke dalam tatasusunan objek: Kaedah asas: Gunakan fungsi peta yang sesuai dengan data yang diformat biasa. Permainan lanjutan: Menggunakan ungkapan biasa boleh mengendalikan format yang kompleks, tetapi mereka perlu ditulis dengan teliti dan dipertimbangkan. Pengoptimuman Prestasi: Memandangkan banyak data, operasi tak segerak atau perpustakaan pemprosesan data yang cekap boleh digunakan. Amalan Terbaik: Gaya Kod Jelas, Gunakan nama dan komen pembolehubah yang bermakna untuk memastikan kod ringkas.

Pengoptimuman prestasi MySQL perlu bermula dari tiga aspek: konfigurasi pemasangan, pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan, pemantauan dan penalaan. 1. Selepas pemasangan, anda perlu menyesuaikan fail my.cnf mengikut konfigurasi pelayan, seperti parameter innodb_buffer_pool_size, dan tutup query_cache_size; 2. Buat indeks yang sesuai untuk mengelakkan indeks yang berlebihan, dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan, seperti menggunakan perintah menjelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan; 3. Gunakan alat pemantauan MySQL sendiri (ShowProcessList, ShowStatus) untuk memantau kesihatan pangkalan data, dan kerap membuat semula dan mengatur pangkalan data. Hanya dengan terus mengoptimumkan langkah -langkah ini, prestasi pangkalan data MySQL diperbaiki.

Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Untuk menetapkan masa untuk Vue Axios, kita boleh membuat contoh Axios dan menentukan pilihan masa tamat: dalam tetapan global: vue.prototype. $ Axios = axios.create ({timeout: 5000}); Dalam satu permintaan: ini. $ axios.get ('/api/pengguna', {timeout: 10000}).
