# 多語言對話優化

Meta Llama 3.1 是一組包含80億、700億和4050億參數的預訓練及指令調優生成模型，針對多語言對話場景優化，支持8種語言和代碼生成。

Llama 3.1是由Meta開發的多語言大語言模型系列，包含8B、70B和405B三種規模，支持多語言文本生成和代碼生成任務。

Llama 3.2 是 Meta 發佈的 1B 和 3B 參數規模的多語言生成模型集合，針對對話場景優化，支持多種語言任務。

基於Meta Llama 3.2-3B-Instruct模型，採用Unsloth動態4位量化技術優化的高效大語言模型

Meta Llama 3.3是一個700億參數的多語言大語言模型，專為多語言對話場景優化，支持8種語言，在多項基準測試中表現優異。

羊駝3.2系列是由Meta開發的多語言大語言模型，包含1B和3B參數規模，針對多語言對話用例進行了優化。

Llama 3.2 是 Meta 推出的多語言大語言模型系列，包含 1B 和 3B 參數的預訓練和指令微調版本，支持 8 種官方語言，優化了多語言對話場景。

Llama 3.2系列是多語言大語言模型，包含1B和3B參數規模，針對多語言對話用例優化，包括代理檢索和摘要任務。

Llama 3.2 是 Meta 推出的多語言大語言模型集合，包含 1B 和 3B 大小的預訓練和指令調優生成模型。它針對多語言對話用例進行了優化，在常見行業基準測試中表現出色。

Llama 3.2是一組預訓練和指令調優的生成模型，包含1B和3B規模，針對多語言對話用例進行了優化，包括代理檢索和摘要任務。

Llama-3.2-3B是Meta推出的多語言大語言模型，包含3B參數的預訓練和指令調優生成模型，針對多語言對話用例進行了優化。

Llama 3.2是由Meta開發的多語言大語言模型系列之一，包含1B參數的指令調優版本，針對多語言對話用例進行了優化。

Llama 3.2是Meta開發的多語言大語言模型系列，包含1B和3B規模的預訓練及指令調優生成模型，針對多語言對話場景優化，支持文本輸入/輸出。

Llama 3.2是由Meta開發的多語言大語言模型系列，包含1B和3B規模的預訓練及指令調優生成模型，針對多語言對話場景優化。

Llama 3.2是Meta開發的多語言大語言模型系列，包含1B和3B規模的預訓練及指令調優生成模型，針對多語言對話場景優化，支持智能檢索和摘要任務。

Llama 3.2是Meta推出的多語言大語言模型系列，包含1B和3B參數的預訓練及指令調優生成模型，針對多語言對話場景優化，支持代理檢索和摘要任務。

Llama 3.1是Meta推出的多語言大語言模型系列，包含8B、70B和405B參數規模，支持8種語言和代碼生成，優化了多語言對話場景。

Meta Llama 3.1 是一個多語言大語言模型系列，包含8B、70B和405B三種規模的預訓練及指令調優生成模型，針對多語言對話場景優化。

基於lightblue/suzume-llama-3-8B-multilingual通過ORPO方法微調訓練的多語言大語言模型

基於CohereForAI/c4ai-command-r-v01架構微調的350億參數多語言大語言模型，專注長上下文處理與事實型數據生成