AI Hub
Quay lại khám phá
Meta

Llama 3.3 70B Instruct

accounts/fireworks/models/llama-v3p3-70b-instruct
Llama 3.3 70B Instruct là phiên bản cập nhật tháng 12 của Llama 3.1 70B. Mô hình này được cải tiến dựa trên Llama 3.1 70B (ra mắt vào tháng 7 năm 2024), nâng cao khả năng gọi công cụ, hỗ trợ văn bản đa ngôn ngữ, toán học và lập trình. Mô hình này đạt được trình độ hàng đầu trong ngành về suy luận, toán học và tuân thủ hướng dẫn, đồng thời có thể cung cấp hiệu suất tương tự như 3.1 405B, với lợi thế đáng kể về tốc độ và chi phí.
128K

Nhà cung cấp hỗ trợ mô hình này

Meta
FireworksFireworks
Metaaccounts/fireworks/models/llama-v3p3-70b-instruct
Độ dài ngữ cảnh tối đa
128K
Độ dài đầu ra tối đa
--
Giá đầu vào
$0.90
Giá đầu ra
$0.90

Tham số mô hình

Ngẫu nhiên
temperature

Cài đặt này ảnh hưởng đến sự đa dạng trong phản hồi của mô hình. Giá trị thấp hơn dẫn đến phản hồi dễ đoán và điển hình hơn, trong khi giá trị cao hơn khuyến khích phản hồi đa dạng và không thường gặp. Khi giá trị được đặt là 0, mô hình sẽ luôn đưa ra cùng một phản hồi cho đầu vào nhất định. Xem tài liệu

Loại
FLOAT
Giá trị mặc định
1.00
Phạm vi
0.00 ~ 2.00
Lấy mẫu hạt nhân
top_p

Cài đặt này giới hạn lựa chọn của mô hình chỉ trong một tỷ lệ từ có khả năng cao nhất: chỉ chọn những từ hàng đầu có xác suất tích lũy đạt P. Giá trị thấp hơn làm cho phản hồi của mô hình dễ đoán hơn, trong khi cài đặt mặc định cho phép mô hình chọn từ toàn bộ phạm vi từ vựng. Xem tài liệu

Loại
FLOAT
Giá trị mặc định
1.00
Phạm vi
0.00 ~ 1.00
Độ mới của chủ đề
presence_penalty

Cài đặt này nhằm kiểm soát việc lặp lại từ vựng dựa trên tần suất xuất hiện của từ trong đầu vào. Nó cố gắng sử dụng ít hơn những từ đã xuất hiện nhiều trong đầu vào, với tần suất sử dụng tỷ lệ thuận với tần suất xuất hiện. Hình phạt từ vựng tăng theo số lần xuất hiện. Giá trị âm sẽ khuyến khích việc lặp lại từ vựng. Xem tài liệu

Loại
FLOAT
Giá trị mặc định
0.00
Phạm vi
-2.00 ~ 2.00
Hình phạt tần suất
frequency_penalty

Cài đặt này điều chỉnh tần suất mà mô hình lặp lại các từ cụ thể đã xuất hiện trong đầu vào. Giá trị cao hơn làm giảm khả năng lặp lại này, trong khi giá trị âm tạo ra hiệu ứng ngược lại. Hình phạt từ vựng không tăng theo số lần xuất hiện. Giá trị âm sẽ khuyến khích việc lặp lại từ vựng. Xem tài liệu

Loại
FLOAT
Giá trị mặc định
0.00
Phạm vi
-2.00 ~ 2.00
Giới hạn phản hồi một lần
max_tokens

Cài đặt này xác định độ dài tối đa mà mô hình có thể tạo ra trong một lần phản hồi. Việc đặt giá trị cao hơn cho phép mô hình tạo ra những phản hồi dài hơn, trong khi giá trị thấp hơn sẽ giới hạn độ dài của phản hồi, giúp nó ngắn gọn hơn. Tùy thuộc vào các tình huống ứng dụng khác nhau, điều chỉnh giá trị này một cách hợp lý có thể giúp đạt được độ dài và mức độ chi tiết mong muốn của phản hồi. Xem tài liệu

Loại
INT
Giá trị mặc định
--
Mức độ suy luận
reasoning_effort

Cài đặt này được sử dụng để kiểm soát mức độ suy luận của mô hình trước khi tạo câu trả lời. Mức độ thấp ưu tiên tốc độ phản hồi và tiết kiệm Token, trong khi mức độ cao cung cấp suy luận đầy đủ hơn nhưng tiêu tốn nhiều Token hơn và làm giảm tốc độ phản hồi. Giá trị mặc định là trung bình, cân bằng giữa độ chính xác của suy luận và tốc độ phản hồi. Xem tài liệu

Loại
STRING
Giá trị mặc định
--
Phạm vi
low ~ high

Mô hình liên quan

Meta

Llama 3.2 3B Instruct

accounts/fireworks/models/llama-v3p2-3b-instruct
Mô hình chỉ dẫn Llama 3.2 3B là một mô hình đa ngôn ngữ nhẹ mà Meta phát hành. Mô hình này được thiết kế để tăng cường hiệu quả, mang lại cải tiến đáng kể về độ trễ và chi phí so với các mô hình lớn hơn. Các trường hợp sử dụng ví dụ của mô hình này bao gồm truy vấn, viết lại thông báo và hỗ trợ viết.
128K
Meta

Llama 3.2 11B Vision Instruct

accounts/fireworks/models/llama-v3p2-11b-vision-instruct
Mô hình suy luận hình ảnh chỉ dẫn với 11B tham số của Meta. Mô hình này được tối ưu hóa cho nhận diện hình ảnh, suy luận hình ảnh, mô tả hình ảnh và trả lời các câu hỏi chung liên quan đến hình ảnh. Mô hình có khả năng hiểu dữ liệu hình ảnh như biểu đồ và đồ thị, và thu hẹp khoảng cách giữa hình ảnh và ngôn ngữ thông qua việc tạo mô tả văn bản về chi tiết hình ảnh.
128K
Meta

Llama 3.2 90B Vision Instruct

accounts/fireworks/models/llama-v3p2-90b-vision-instruct
Mô hình suy luận hình ảnh chỉ dẫn với 90B tham số của Meta. Mô hình này được tối ưu hóa cho nhận diện hình ảnh, suy luận hình ảnh, mô tả hình ảnh và trả lời các câu hỏi chung liên quan đến hình ảnh. Mô hình có khả năng hiểu dữ liệu hình ảnh như biểu đồ và đồ thị, và thu hẹp khoảng cách giữa hình ảnh và ngôn ngữ thông qua việc tạo mô tả văn bản về chi tiết hình ảnh.
128K
Meta

Llama 3.1 8B Instruct

accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct
Mô hình chỉ dẫn Llama 3.1 8B, được tối ưu hóa cho đối thoại đa ngôn ngữ, có thể vượt qua hầu hết các mô hình mã nguồn mở và đóng trong các tiêu chuẩn ngành phổ biến.
128K
Meta

Llama 3.1 70B Instruct

accounts/fireworks/models/llama-v3p1-70b-instruct
Mô hình chỉ dẫn Llama 3.1 70B, cung cấp khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên xuất sắc, là lựa chọn lý tưởng cho các nhiệm vụ đối thoại và phân tích.
128K