Meta Llama 3.1 (405B)

Le modèle meta.llama-3.1-405b-instruct est disponible pour l'inférence à la demande, l'hébergement dédié et le réglage fin, et offre de meilleures performances que Llama 3.1 70B et Llama 3.2 90B pour les tâches de texte.

Ce modèle de 405 milliards de paramètres est une option hautes performances qui offre vitesse et évolutivité. Par rapport au modèle meta.llama-3.1-70b-instruct, il peut gérer un volume plus important de demandes et prendre en charge des cas d'utilisation plus complexes. Voici les principales caractéristiques de ce modèle :

Reconnu comme le plus grand modèle de langage accessible au public au moment de sa publication.
Convient aux applications d'entreprise et aux initiatives de recherche et développement.
Présente des capacités exceptionnelles dans des domaines tels que les connaissances générales, la génération de données synthétiques, le raisonnement avancé et la compréhension contextuelle, ainsi que le texte long, la traduction multilingue, le codage, les mathématiques et l'utilisation des outils.

Disponible dans ces régions

Est du Brésil (São Paulo) (cluster d'IA dédié uniquement)
Allemagne centrale (Francfort) (cluster d'IA dédié uniquement)
Japan Central (Osaka) (cluster d'IA dédié uniquement)
Sud du Royaume-Uni (Londres) (cluster d'IA dédié uniquement)
Midwest des Etats-Unis (Chicago)

Principales fonctionnalités

Taille du modèle : 405 milliards de paramètres
Longueur de contexte : 128 000 jetons (invite maximale + longueur de réponse : 128 000 jetons pour chaque exécution)
Support multilingue : anglais, français, allemand, hindi, italien, portugais, espagnol et thaï
Invite maximale + longueur de réponse : 128 000 jetons pour chaque exécution.
Pour l'inférence à la demande, la longueur de la réponse est limitée à 4 000 jetons pour chaque exécution.
Pour le mode dédié, la longueur de la réponse n'est pas limitée et la longueur du contexte est de 128 000 jetons.
L'inférence à la demande n'est disponible que dans la région Midwest des Etats-Unis (Chicago). D'autres régions exigent que vous créiez vos propres clusters d'IA dédiés et que vous hébergiez ce modèle sur ces clusters pour l'inférence. Voir la section suivante.

Cluster d'IA dédié pour le modèle

Pour atteindre un modèle via un cluster d'IA dédié dans une région répertoriée, vous devez créer une adresse pour ce modèle sur un cluster d'IA dédié. Pour connaître la taille d'unité de cluster correspondant à ce modèle, reportez-vous au tableau suivant.


Modèle de base	Cluster de réglage fin	Cluster d'hébergement	Informations sur la page de tarification	Demander une augmentation de limite de cluster
Nom du modèle : Meta Llama 3.1 (405B) Nom du modèle OCI : `meta.llama-3.1-405b-instruct`	Non disponible pour le réglage fin	Taille d'unité : Large Generic 2 Unités obligatoires : 1	Nom du produit de la page de tarification : Meta Llama 3.1 405B Pour l'Hébergement, Multiplier le Prix Unitaire : x4	Nom de la limite : `dedicated-unit-llama2-70-count` Pour l'hébergement, demandez une augmentation de limite de : 4

Conseil

Si votre location ne dispose pas de suffisamment de limites de cluster pour héberger le modèle Meta Llama 3.1 (405B) sur un cluster d'IA dédié, demandez une augmentation de 4 de la limite dedicated-unit-llama2-70-count.
Consultez les tests d'évaluation des performances du cluster Meta Llama 3.1 (405B) pour différents cas d'utilisation.

Dates de déblocage et de sortie


Modèle	Date de lancement	Date de sortie à la demande	Date de retrait du mode dédié
`meta.llama-3.1-405b-instruct`	2 024-9-19	Au moins un mois après la publication du 1^er modèle de remplacement.	Au moins 6 mois après la publication du 1^er modèle de remplacement.

Important

Pour obtenir la liste de toutes les lignes de temps du modèle et des détails de sortie, voir Mettre hors service les modèles.

Paramètres de modèle

Pour modifier les réponses du modèle, vous pouvez modifier les valeurs des paramètres suivants dans le playground de test ou l'API.

Nombre maximal de sèmes de sortie

Nombre maximal de sèmes que le modèle doit générer pour chaque réponse. Estimez quatre caractères par jeton. Comme vous demandez un modèle de discussion, la réponse dépend de l'invite et chaque réponse n'utilise pas nécessairement le nombre maximal de jetons alloués.

Température

Niveau de randomité utilisé pour générer le texte de sortie.

Conseil

Commencez par définir la température sur 0 et augmentez-la à mesure que vous régénérez les invitations pour affiner les sorties. Les températures élevées peuvent introduire des hallucinations et des informations factuellement incorrectes.

Valeur Top p

Méthode d'échantillonnage qui contrôle la probabilité cumulée des jetons supérieurs à prendre en compte pour le jeton suivant. Affectez à p un nombre décimal compris entre 0 et 1 pour la probabilité. Par exemple, entrez 0,75 pour les 75 % les plus importants à prendre en compte. Définissez p sur 1 pour prendre en compte tous les jetons.

Valeur Top k

Méthode d'échantillonnage dans laquelle le modèle choisit le jeton suivant de manière aléatoire parmi les jetons top k les plus probables. Une valeur élevée pour k génère une sortie plus aléatoire, ce qui rend le texte de sortie plus naturel. La valeur par défaut de k est 0 pour les modèles Cohere Command et -1 pour les modèles Meta Llama, ce qui signifie que le modèle doit prendre en compte tous les jetons et ne pas utiliser cette méthode.

Pénalité de fréquence

Pénalité affectée à un jeton lorsque ce dernier apparaît fréquemment. Les pénalités élevées encouragent moins de jetons répétés et produisent un résultat plus aléatoire.

Pour les modèles de la famille Meta Llama, cette pénalité peut être positive ou négative. Les nombres positifs encouragent le modèle à utiliser de nouveaux jetons et les nombres négatifs encouragent le modèle à répéter les jetons. Définissez la valeur sur 0 pour désactiver.

Pénalité de présence

Pénalité affectée à chaque jeton lorsqu'il apparaît dans la sortie pour encourager les sorties avec des jetons qui n'ont pas été utilisés.

Prédéfinir

Paramètre qui fait le meilleur effort pour échantillonner les jetons de manière déterministe. Lorsqu'une valeur est affectée à ce paramètre, le modèle de langage volumineux vise à renvoyer le même résultat pour les demandes répétées lorsque vous affectez les mêmes valeurs initiales et paramètres aux demandes.

Les valeurs autorisées sont des entiers et l'affectation d'une valeur de départ élevée ou faible n'affecte pas le résultat. L'affectation d'un nombre au paramètre prédéfini est similaire à l'étiquetage de la demande avec un nombre. Le modèle de langage volumineux vise à générer le même ensemble de jetons pour le même entier dans des demandes consécutives. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour le débogage et le test. Le paramètre prédéfini n'a pas de valeur maximale pour l'API et, dans la console, sa valeur maximale est 9999. Si la valeur de départ n'est pas indiquée dans la console ou si elle est NULL dans l'API, cette fonctionnalité est désactivée.

Avertissement

Le paramètre prédéfini risque de ne pas produire le même résultat à long terme, car les mises à jour de modèle dans le service OCI Generative AI risquent d'invalider la valeur prédéfinie.