LLAMAの機能を探る: RAG、ルーティング、関数呼び出し
LLAMAー3のRAG、ルーティング、関数呼び出しの機能を探索してください。ベンチマーク、クエリルーティング、ツールの使用における性能を発見してください。38Bモデルと70Bモデルを比較してください。実世界のアプリケーションのための高度なLLM機能の実装に関する洞察を得てください。
2025年1月15日
このブログ記事では、LLAMAー3言語モデルの様々なタスクへの対応能力を探ります。クエリルーティング、関数呼び出し、AIカンパニーとその機能に関する正確な情報提供などです。モデルの簡潔で関連性の高い回答を提供する強みを示し、実用的な応用への可能性を強調しています。
LLAMA-3を活用したクエリルーティングとファンクション呼び出し
RAGタスクにおけるLLAMA-3のパフォーマンス評価
LLAMA-3モデルサイズの比較: 380億 vs. 700億
外部ツールとのLLAMA-3統合によるファンクション呼び出し
結論
よくある質問
よくある質問
OpenAIはその製品を生産性ツールとして、物事を行うための単純なユーティリティとして提示する傾向にあります。一方、Metaはエンターテインメント業界にいます。
OpenAIは、ユーザーが音声でその大規模言語モデルと対話できるようにし、画像をアップロードしてそれについて質問できるようにしました。
Meta AIは、Metaのメッセージングアプリで使用される28の個性的なチャットボットを発表しました。
他の企業については、OpenAIがChatGPTの更新を発表し、ユーザーが音声で言語モデルと対話できるようにし、ChatGPTをより人間らしい性格にしたことが述べられています。
通話によると、ゴールデンステート・ウォリアーズとその相手チームのLA レイカーズの最終スコアは、ウォリアーズの勝利でした。