अवलोकन
Meta Llama 3 70B एक बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल है जो विविध पाठ डेटा पर प्रशिक्षित है, विस्तृत गद्य उत्पन्न करने, प्रश्नों के उत्तर देने, कोड लिखने और जटिल निर्देशों का पालन करने में सक्षम है। 70-अरब-पैरामीटर स्केल का अर्थ है कि यह सूक्ष्म कार्यों को संभालता है जो छोटे मॉडल अक्सर गलत करते हैं, जैसे कि बहु-चरण तर्क, संरचित फॉर्मेटिंग, और लंबे आउटपुट पर सुसंगत संदर्भ बनाए रखना। आप इसे सीधे Picasso IA पर चला सकते हैं, बिना कुछ इंस्टॉल किए या बुनियादी ढांचे का प्रबंधन किए। एक सामग्री लेखक जिसे 500-शब्द का मसौदा चाहिए, एक डेवलपर जो एक फ़ंक्शन की व्याख्या सादी भाषा में चाहता है, या एक शोधकर्ता जिसे एक दस्तावेज़ को सारांशित करने की आवश्यकता है, सभी को यह उपयोगी लगेगा।
यह कैसे काम करता है
- अपने प्रॉम्प्ट को इनपुट फील्ड में टाइप या पेस्ट करें। यह एक प्रश्न, एक निर्देश, पुनर्लिखन के लिए एक मार्ग, या प्लेसहोल्डर सामग्री के साथ एक टेम्पलेट हो सकता है।
- तापमान स्लाइडर को समायोजित करें कि आउटपुट कितना रचनात्मक या सशब्द होगा। निम्न मान केंद्रीभूत, नियतात्मक उत्तर देते हैं; उच्च मान अधिक विविध प्रतिक्रियाएं देते हैं।
- आउटपुट लंबाई को नियंत्रित करने के लिए अधिकतम टोकन गणना निर्धारित करें। 512 टोकन लगभग 380 शब्द हैं, अधिकांश लेखन कार्यों के लिए एक उपयोगी शुरुआती बिंदु।
- मॉडल इसे संसाधित करने से पहले अपने इनपुट को एक व्यक्तित्व, एक फॉर्मेटिंग निर्देश, या एक बहु-मुड़ संवाद संरचना में लपेटने के लिए प्रॉम्प्ट टेम्पलेट फील्ड का उपयोग करें।
- जेनरेट दबाएं और आउटपुट पढ़ें। यदि परिणाम चिह्न को मिस करता है, तो प्रॉम्प्ट को ट्विक करें या सेटिंग्स को समायोजित करें और फिर से चलाएं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या इसका उपयोग करने के लिए मुझे प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता है?
नहीं, बस Picasso IA पर Meta Llama 3 70B को खोलें, अपनी चाहने वाली सेटिंग्स को समायोजित करें, और जेनरेट दबाएं।
क्या यह परीक्षण करने के लिए मुफ्त है?
हां, आप इसे परीक्षण करने के लिए Picasso IA पर भुगतान किए गए सदस्यता के बिना मॉडल को चला सकते हैं। क्रेडिट उपयोग आउटपुट लंबाई पर निर्भर करता है।
परिणाम प्राप्त करने में कितना समय लगता है?
अधिकांश प्रतिक्रियाएं कुछ सेकंड में आती हैं। उच्च टोकन सीमा के साथ लंबे आउटपुट थोड़ा अधिक समय लेते हैं, लेकिन आप शायद ही कभी 15 से 20 सेकंड से अधिक प्रतीक्षा करते हैं।
इस मॉडल को किस प्रकार का पाठ उत्पन्न कर सकता है?
यह गद्य, सूचियों, कोड, तालिकाओं और संरचित डेटा सहित एक व्यापक श्रृंखला को संभालता है। इसे एक स्पष्ट निर्देश दें और यह उस प्रारूप से मेल खाएगा जो आप वर्णन करते हैं।
क्या मैं नियंत्रित कर सकता हूं कि आउटपुट कितना दोहराव या विविध है?
हां। उपस्थिति दंड और आवृत्ति दंड सेटिंग्स उस संभावना को कम करती हैं कि मॉडल एक प्रतिक्रिया के भीतर एक ही शब्दों या विचारों को दोहराता है। डिफ़ॉल्ट के साथ शुरू करें और यदि आउटपुट दोहराव लगता है तो उन्हें बढ़ाएं।
यदि आउटपुट वह नहीं है जो मैं चाहता था तो क्या होगा?
अपने प्रॉम्प्ट को अधिक विशिष्ट होने के लिए फिर से लिखें। संदर्भ जोड़ना, वांछित प्रारूप को निर्दिष्ट करना, या अपने प्रॉम्प्ट के पहले वाक्य में एक स्पष्ट लक्ष्य निर्धारित करना आमतौर पर अगली रन पर बेहतर परिणाम देता है।
