Meta Llama 3.3 (70B)
Il modello meta.llama-3.3-70b-instruct è disponibile per l'inferenza su richiesta, l'hosting dedicato e l'ottimizzazione e offre prestazioni migliori rispetto a Llama 3.1 70B e Llama 3.2 90B per le attività di testo.
Disponibile in queste aree
- Brasile (Est) - San Paolo
- Germania (Centro) - Francoforte
- India meridionale (Hyderabad) (solo cluster AI dedicato)
- Giappone centrale (Osaka)
- Arabia Saudita centrale (Riyadh) (solo cluster AI dedicato)
- Regno Unito (Sud) - Londra
- Stati Uniti (Midwest) - Chicago
Caratteristiche principali
- Il modello ha 70 miliardi di parametri.
- Accetta input di solo testo e produce output di solo testo.
- Utilizza lo stesso formato di prompt di Llama 3.1 70B.
- Supporta lo stesso interprete di codice di Llama 3.1 70B e mantiene la lunghezza del contesto di 128.000 token. (Prompt massimo + lunghezza risposta: 128.000 token per ogni esecuzione.)
- Rispetto al suo predecessore Llama 3.1 70B, risponde con un ragionamento, una codifica, una matematica e un'istruzione migliori. Vedere la scheda modello Llama 3.3.
- Disponibile per inferenza on-demand, hosting dedicato e ottimizzazione.
- Per l'inferenza su richiesta, la lunghezza della risposta è limitata a 4.000 token per ogni esecuzione.
- Per la modalità dedicata, la lunghezza della risposta non è limitata e la lunghezza del contesto è di 128.000 token.
- È possibile ottimizzare questo modello con il data set.
Modalità su richiesta
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È possibile pagare man mano per ogni chiamata di inferenza quando si utilizzano i modelli nell'area di gioco o quando si chiamano i modelli tramite l'API.
- Barriera bassa per iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa.
- Ottimo per sperimentare, dimostrare i concetti e valutare i modelli.
- Disponibile per i modelli pre-addestrati in aree non elencate come (solo cluster AI dedicato).
Per garantire un accesso affidabile AI modelli di intelligenza artificiale generativa in modalità on-demand, si consiglia di implementare una strategia di back-off, che prevede il ritardo delle richieste dopo un rifiuto. Senza una richiesta, le ripetute richieste rapide possono portare a ulteriori rifiuti nel tempo, a una maggiore latenza e a un potenziale blocco temporaneo del client da parte del servizio di intelligenza artificiale generativa. Utilizzando una strategia di back-off, ad esempio una strategia di back-off esponenziale, puoi distribuire le richieste in modo più uniforme, ridurre il carico e migliorare il successo dei nuovi tentativi, seguendo le best practice del settore e migliorando la stabilità e le prestazioni complessive della tua integrazione nel servizio.
Vedere la tabella riportata di seguito per il nome del prodotto di questo modello nella pagina Determinazione prezzi.
| Nome modello | Nome modello OCI | Nome prodotto pagina determinazione prezzi |
|---|---|---|
| Meta Llama 3.3 | meta.llama-3.3-70b-instruct |
Large Meta |
Cluster AI dedicato per il modello
Nella lista di aree precedente, le aree non contrassegnate con (solo cluster AI dedicato) dispongono di opzioni cluster AI on-demand e dedicate. Per l'opzione on-demand, non sono necessari cluster ed è possibile raggiungere il modello nell'area di riproduzione della console o tramite l'API. Ulteriori informazioni sulla modalità dedicata.
Per raggiungere un modello tramite un cluster AI dedicato in qualsiasi area elencata, devi creare un endpoint per tale modello su un cluster AI dedicato. Per le dimensioni dell'unità cluster corrispondenti a questo modello, vedere la tabella riportata di seguito.
| Modello base | Cluster di ottimizzazione | Cluster di hosting | Informazioni pagina determinazione prezzi | Richiedi aumento limite cluster |
|---|---|---|---|---|
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Se non si dispone di limiti cluster sufficienti nella tenancy per l'hosting del modello Meta Llama 3.3 (70B) in un cluster AI dedicato, richiedere il limite
dedicated-unit-llama2-70-countda aumentare di 2. - Per l'ottimizzazione, richiedere un aumento del limite di
dedicated-unit-llama2-70-countdi 4. - Esaminare i benchmark delle prestazioni del cluster Meta Llama 3.3 (70B) per i diversi casi d'uso.
Date rilascio e smobilizzo
| Modello | Data di rilascio | Data smobilizzo su richiesta | Data smobilizzo modalità dedicata |
|---|---|---|---|
meta.llama-3.3-70b-instruct
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2.025-2-7 | Almeno un mese dopo il rilascio del 1° modello di sostituzione. | Almeno 6 mesi dopo il rilascio del 1o modello di sostituzione. |
Per un elenco di tutte le linee temporali del modello e dei relativi dettagli, vedere Ritiro dei modelli.
Parametri modello
Per modificare le risposte del modello, è possibile modificare i valori dei seguenti parametri nell'area di gioco o nell'API.
- Numero massimo di token di output
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Numero massimo di token che si desidera venga generato dal modello per ogni risposta. Ogni risposta. Stima quattro caratteri per token. Poiché si sta richiedendo un modello di chat, la risposta dipende dal prompt e ogni risposta non utilizza necessariamente il numero massimo di token allocati.
- Temperatura
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Livello di casualità utilizzato per generare il testo di output.
Suggerimento
Iniziare con la temperatura impostata su 0 o meno e aumentare la temperatura quando si rigenerano i prompt per ottenere un output più creativo. Le alte temperature possono introdurre allucinazioni e informazioni di fatto errate. - Top p
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Metodo di campionamento che controlla la probabilità cumulativa dei primi token da considerare per il token successivo. Assegnare a
pun numero decimale compreso tra 0 e 1 per la probabilità. Ad esempio, immettere 0,75 per il primo 75% da considerare. Impostarepsu 1 per considerare tutti i token. - Top k
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Metodo di campionamento in cui il modello sceglie il token successivo in modo casuale dai token
top kcon maggiore probabilità. Un valore elevato perkgenera un output più casuale, che rende il testo di output più naturale. Il valore predefinito per k è 0 per i modelliCohere Commande -1 per i modelliMeta Llama, il che significa che il modello deve considerare tutti i token e non utilizzare questo metodo. - Penalità di frequenza
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Penale assegnata a un token quando tale token appare frequentemente. Le sanzioni elevate incoraggiano un minor numero di token ripetuti e producono un output più casuale.
Per i modelli della famiglia Meta Llama, questa penalità può essere positiva o negativa. I numeri positivi incoraggiano il modello a utilizzare nuovi token e i numeri negativi incoraggiano il modello a ripetere i token. Impostare su 0 per disabilitare.
- Penalità di presenza
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Penalità assegnata a ciascun token quando viene visualizzato nell'output per incoraggiare la generazione di output con token non utilizzati.
- Popola
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Parametro che fa il possibile per campionare i token in modo deterministico. Quando a questo parametro viene assegnato un valore, il modello di linguaggio di grandi dimensioni mira a restituire lo stesso risultato per le richieste ripetute quando si assegnano gli stessi seed e parametri per le richieste.
I valori consentiti sono numeri interi e l'assegnazione di un valore iniziale grande o piccolo non influisce sul risultato. L'assegnazione di un numero per il parametro seed è simile all'applicazione di tag alla richiesta con un numero. Il modello di linguaggio di grandi dimensioni mira a generare lo stesso set di token per lo stesso numero intero nelle richieste consecutive. Questa funzione è particolarmente utile per le operazioni di debug e test. Il parametro seed non ha un valore massimo per l'API e nella console il relativo valore massimo è 9999. Lasciando vuoto il valore iniziale nella console o nullo nell'API, questa funzione viene disabilitata.
Avvertenza
Il parametro seed potrebbe non produrre lo stesso risultato nel lungo periodo, poiché gli aggiornamenti del modello nel servizio OCI Generative AI potrebbero invalidare il seed.