Meta is verheugd om de release van de Llama 3.1-modellenreeks aan te kondigen, inclusief het baanbrekende 405 miljard parameter-model, evenals bijgewerkte 8 miljard en 70 miljard parameter-modellen. Dit vertegenwoordigt het grootste en meest capabele open-source taalmodel dat ooit is uitgebracht.

Het 405 miljard parameter-model biedt aanzienlijke verbeteringen in redeneren, tool-gebruik, meertaligheid en contextvenstergrootte. De nieuwste benchmarkresultaten overtreffen de prestaties die eerder dit jaar werden gepresenteerd. Meta moedigt gebruikers aan om de details in het nieuw gepubliceerde onderzoeksartikel te bekijken.

Naast het 405b-model brengt Meta ook bijgewerkte 8B- en 70B-modellen uit, ontworpen om een breed scala aan use cases te ondersteunen, van enthousiastelingen en startups tot ondernemingen en onderzoekslaboratoria. Deze modellen bieden indrukwekkende prestaties en opvallende nieuwe mogelijkheden, waaronder een uitgebreid 128k-token contextvenster, het genereren van tool-oproepen en verbeterde redeneervermogen.

Het nieuw uitgebrachte Llama 3.1 405 miljard parameter-model is een baanbrekende prestatie, die een nieuwe standaard zet voor open-source AI-modellen. Dit kolossale model biedt ongekende mogelijkheden, overtreft eerdere benchmarks en biedt aanzienlijke verbeteringen in redeneren, tool-gebruik en meertalige prestaties.

Het 405 miljard parameter-model is het grootste open-source model dat ooit is uitgebracht, en overtreft alle eerdere aanbiedingen. Dit model levert indrukwekkende vooruitgang, waaronder een groter contextvenster van 128k tokens, waardoor het naadloos kan werken met uitgebreide codebases en gedetailleerde referentiematerialen.

Llama 3.1 is getraind om tool-oproepen te genereren voor specifieke functies, zoals zoeken, code-uitvoering en wiskundige redenering, wat de probleem-oplossende en besluitvormingsvaardigheden verder verbetert. De zero-shot tool-gebruiksmogelijkheden en verbeterde redenering maken het model tot een krachtig hulpmiddel voor een breed scala aan toepassingen.

De nieuwste Llama 3.1-release bevat bijgewerkte 8B- en 70B-modellen die indrukwekkende prestaties en opvallende nieuwe mogelijkheden bieden. Op basis van feedback uit de gemeenschap is het contextvenster van deze modellen uitgebreid tot 128k tokens, waardoor ze kunnen werken met grotere codebases of meer gedetailleerde referentiematerialen.

Deze bijgewerkte 8B- en 70B-modellen zijn getraind om tool-oproepen te genereren voor specifieke functies, zoals zoeken, code-uitvoering en wiskundige redenering. Ze ondersteunen ook zero-shot tool-gebruik en verbeterde redenering, wat hun besluitvormings- en probleemoplossende vaardigheden verbetert.

De nieuwste Llama 3.1-modellen, inclusief het 405 miljard parameter-model, bieden aanzienlijke verbeteringen in tool-gebruik, redeneren en veiligheid. De modellen zijn getraind om tool-oproepen te genereren voor specifieke functies zoals zoeken, code-uitvoering en wiskundige redenering, waardoor gebruikers deze mogelijkheden naadloos kunnen benutten. Bovendien ondersteunen de modellen zero-shot tool-gebruik, waardoor ze hun redeneervermogen op een breed scala aan taken kunnen toepassen zonder expliciete training.

Het uitgebreide contextvenster van 128k tokens stelt de modellen in staat om te werken met grotere codebases of meer gedetailleerde referentiematerialen, wat hun vermogen om te redeneren en problemen op te lossen verbetert. Deze verbeteringen in redeneervermogen vertalen zich naar betere besluitvorming en probleemoplossende vaardigheden, waardoor de Llama 3.1-modellen veelzijdiger en effectiever worden in verschillende toepassingen.

We zijn verheugd om aan te kondigen dat de nieuwe Llama 3.1-modellen, inclusief het 405 miljard parameter-model, nu beschikbaar zijn voor inzet op een reeks partnerplatforms. Naast het lokaal draaien van de modellen, zullen ontwikkelaars nu ook toegang hebben tot Llama 3.1 via AWS, Databricks, NVIDIA en andere toonaangevende cloud- en AI-infrastructuurproviders.

Deze samenwerkende inzetbenadering is in lijn met ons streven om Llama toegankelijk te maken voor een breed scala aan gebruikers, van enthousiastelingen en startups tot ondernemingen en onderzoekslaboratoria. Door samen te werken met deze brancheleiders, stellen we de ontwikkelaarsgemeenschap in staat om Llama 3.1 naadloos te integreren in verschillende workflows en use cases, waardoor innovatieve toepassingen en oplossingen kunnen worden gebouwd.

Bij Meta geloven we in de kracht van open-source en we zijn toegewijd om onze bijdrage aan de gemeenschap verder uit te breiden met de release van Llama 3.1. Met de bijgewerkte licentie kunnen ontwikkelaars nu de outputs van het 405B-model gebruiken om andere modellen te verbeteren, waardoor nieuwe mogelijkheden ontstaan voor het creëren van zeer capabele kleinere modellen en het vooruitbrengen van AI-onderzoek.

We verwachten dat synthetische data-generatie en destillatie populaire use cases zullen zijn, waardoor de gemeenschap voort kan bouwen op ons werk en de grenzen van wat mogelijk is met open-source AI kan verleggen. Door Llama 3.1 beschikbaar te stellen via partners als AWS, Databricks, NVIDIA en Gro, zorgen we ervoor dat ontwikkelaars en onderzoekers gemakkelijk toegang hebben tot dit krachtige model, wat verdere innovatie en samenwerking stimuleert.

De release van Llama 3.1 met het 405 miljard parameter-model, samen met de bijgewerkte 8B- en 70B-modellen, markeert een belangrijke mijlpaal in de vooruitgang van open-source AI. Dit model overtreft de prestaties die eerder dit jaar werden gepresenteerd en biedt indrukwekkende mogelijkheden, waaronder verbeterd redeneren, tool-gebruik en meertaligheid.

Het uitgebreide contextvenster van 128k tokens stelt de modellen in staat om te werken met grotere codebases en referentiematerialen, wat hun nut verder vergroot. De toevoeging van zero-shot tool-gebruik en verbeterde redeneervermogen zal betere besluitvorming en probleemoplossing mogelijk maken.

Meta's toewijding aan open-source AI blijkt uit de bijgewerkte licentie, waardoor ontwikkelaars de modeloutputs kunnen gebruiken om andere modellen te verbeteren, inclusief via synthetische data-generatie en destillatie. Dit zal de creatie van zeer capabele kleinere modellen mogelijk maken en de vooruitgang van AI-onderzoek verder stimuleren.