Meta a publié Muse Glimmer, un modèle multimodal de 30B paramètres sous licence Apache 2.0。
Motif de la recommandation :Meta publie un modèle multimodal de 30B sous Apache 2.0 avec support day-0 dans transformers, llama.cpp et vLLM, ce qui permet d'évaluer son usage local pour le codage et l'analyse de documents.
Meta 发布 Llama 3.2 系列共 10 个开放权重模型, 包括 5 个多模态模型和 5 个纯文本模型, 均已上线 Hugging Face Hub. 视觉模型有 11B 和 90B 两个尺寸。
Motif de la recommandation :梳理 Llama 3.2 多模态与端侧小模型的规格, 基准和部署路径, 便于判断本地与云端选型.
Meta publie la famille Llama 3.1 en trois tailles (8B, 70B, 405B), chacune en version base et instruct。
Motif de la recommandation :Détaille les exigences mémoire, les intégrations et les recettes de quantification de Llama 3.1, utile pour planifier le déploiement et le fine-tuning.
Meta publie Llama 3, la nouvelle génération de sa famille de LLM open source, disponible sur Hugging Face en versions 8B et 70B。
Motif de la recommandation :L'article détaille les spécifications de Llama 3, les intégrations dans l'écosystème Hugging Face et les méthodes de déploiement, ce qui permet de comprendre les capacités du modèle et les options d'utilisation.
Hugging Face annonce l'intégration de Code Llama, une famille de modèles ouverts dérivés de Llama 2 spécialisés sur le code。
Motif de la recommandation :Présente les trois tailles de Code Llama, la fenêtre de contexte étendue et l'intégration complète dans l'écosystème Hugging Face.
Meta publie Llama 2, une famille de grands modèles de langage open access de 7B à 70B paramètres。
Motif de la recommandation :Présente l'intégration complète de Llama 2 dans Hugging Face, avec les modèles, l'inférence et le fine-tuning, utile pour évaluer les options de déploiement.