Meta Llama 3 70B एक 70-अरब-पैरामीटर भाषा मॉडल है जो पाठ निर्माण, सारांश, तर्क, और प्रश्न उत्तर के लिए बनाया गया है। यदि आप घंटों मसौदे लिखने, रिपोर्ट फॉर्मेट करने, या लंबे दस्तावेजों को सॉर्ट करने में बिताते हैं, तो यह मॉडल एक एकल प्रॉम्प्ट को सेकंड में एक पॉलिश, विस्तृत प्रतिक्रिया में बदल देता है। यह मॉडल पाठ कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालता है। उत्पाद विवरण लिखें, कोड स्निपेट बनाएं, एक लंबे लेख को सारांशित करें, या एक साधारण निर्देश से संरचित सामग्री तैयार करें। आप तापमान को समायोजित करके आउटपुट की रचनात्मकता को नियंत्रित कर सकते हैं, उपस्थिति और आवृत्ति दंड के साथ पुनरावृत्ति को सीमित कर सकते हैं, और टोकन नियंत्रण के साथ सटीक लंबाई निर्धारित कर सकते हैं। इसे अपने सामग्री वर्कफ़्लो में पेस्ट करें और खाली पृष्ठ को पूरी तरह से छोड़ दें। चाहे आप एक चैटबॉट बना रहे हों, एक अभियान के लिए कॉपी लिख रहे हों, या केवल एक जटिल प्रश्न का तेजी से उत्तर चाहिए, Meta Llama 3 70B बिना किसी घर्षण के फिट बैठता है। Picasso IA पर खोलें और एक मिनट के भीतर अपना पहला प्रॉम्प्ट चलाएं।
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।
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।
यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है
जटिल निर्देशों पर छोटे मॉडल की तुलना में लंबी, अधिक सुसंगत प्रतिक्रियाएं देता है।
सटीक, तथ्यात्मक उत्तर या विविध, खुली-अंत वाला पाठ प्राप्त करने के लिए रचनात्मकता को ऊपर या नीचे डायल करें।
प्रतिक्रिया को अपने प्रारूप में फिट करने के लिए न्यूनतम और अधिकतम आउटपुट लंबाई निर्धारित करें।
उपस्थिति और आवृत्ति दंड सेटिंग्स आउटपुट को विविध और दोहराए गए वाक्यांशों से मुक्त रखते हैं।
अपना प्रॉम्प्ट सीधे ब्राउज़र में टाइप करें और कोड की एक भी पंक्ति लिखे बिना परिणाम प्राप्त करें।
Top-p फ़िल्टरिंग उन शब्दों को आकार देता है जो मॉडल पर विचार करता है, स्वच्छ, अधिक प्राकृतिक पाठ देता है।
मॉडल के प्रतिक्रिया करने से पहले दृश्य, व्यक्तित्व, या प्रारूप को सेट करने के लिए अपने इनपुट को एक कस्टम टेम्पलेट में लपेटें।
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