Llama 3.2：轻量级设计与多模态能力

最新推荐文章于 2025-10-31 21:11:12 发布
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9月26日Meta 推出了 Llama 3.2，这是一个前沿的多模态大语言模型系列。该系列包括轻量级文本模型（1B 和 3B）以及视觉模型（11B 和 90B），专为在边缘和移动设备上的高效应用而设计。这些模型经过预训练和指令调优，特别适合于实时处理和个性化需求，能够在多种任务中展现出卓越的表现，包括文本生成、图像理解和数据摘要。

来源：传神社区

01 模型简介

Meta 于2024年推出了 Llama 3.2，这是一个创新的多模态大语言模型系列。该系列包含轻量级文本模型（1B 和 3B）和视觉模型（11B 和 90B），旨在支持在边缘和移动设备上的高效应用。这些模型经过预训练和指令调优，特别适合于实时处理和个性化应用，能够在多种任务中提供卓越表现，包括文本生成、图像理解和数据摘要。

图片

02 技术亮点

1. 多模态支持

Llama 3.2 引入了图像推理功能，11B 和 90B 模型能够处理文本与图像的组合输入。通过整合视觉和语言模型，这些模型可用于生成图像说明、回答与图像相关的问题，并进行复杂的视觉推理。

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作者也进行了缩放法则实验，其 405B 模型是在给定训练预算下近似计算最优模型，而更小的模型（8B/70B）相比计算最优训练了更长的时间，以便在给定推理预算下最优（PS：这也是现在很多小模型的常见手段，小模型训练更长的时间，以便在推理时在更低成本下获得还不错的效果）。本周 Meta 发布了其最新的 LLaMA 3.1 系列模型，在社区中引起广泛关注和讨论，最大的 LLaMA 3.1 405B 模型原生支持 128K 上下文窗口，在各种基准上评估表明，其效果甚至媲美 GPT-4o 等领先的闭源模型。
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1.今天，
Llama 3.2 它来了～ 主打 VLM+轻量化
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原文链接：https://ai.meta.com/blog/llama-3-2-connect-2024-vision-edge-mobile-devices/今天，我们发布了Llama 3.2版本，其中包括适用于边缘设备和移动设备的小型和中型视觉LLM（11B和90B），以及适用于轻量级文本模型（1B和3B）。羊驼3.2 1B和3B模型支持128K个令牌的上下文长度，在设备上的使用案例如摘要、指令跟随和本地边缘运行的重写任务方面处于同类产品的领先地位。
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除了现有的支持文本的外，Llama 3.2 还支持多模式用例。现在，您可以在 Amazon Bedrock 中使用 Meta 中的四个新 Llama 3.2 模型（90B、11B、3B 和 1B）来构建、试验和扩展您的创意。——Meta 最先进的模型，非常适合企业级应用。该模型擅长常识、长文本生成、多语言翻译、编码、数学和高级推理。它还引入了图像推理功能，可以执行图像理解和视觉推理任务。该模型非常适合以下用例：图像字幕、图像文本检索、视觉基础、视觉问答和视觉推理以及文档视觉问答。
在预算有限的 GPU 上微调 Meta 的 Llama 3.2 1B 和 3B 模型
人工智能领域专家
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Meta 在发布 Llama 3.2 Vision 的同时，还推出了全新的 10 亿参数和 30 亿参数模型。这些模型是通过蒸馏 Llama 3.1 80 亿参数模型而创建的，在其规模类别中展现出顶尖性能表现。更重要的是，这些紧凑型模型特别适合 GPU 资源有限的平价配置。例如 30 亿参数模型可装载在 8GB 显存的 GPU 上运行，而 10 亿参数版本仅需 4GB 显存即可部署。其小巧的体积甚至允许用户在 24GB 显存的消费级 GPU 上完成完整微调。
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Llama3.2开源：Meta发布1B和3B端侧模型、11B和90B多模态模型
2401_85379281的博客
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开源啦！开源啦！早上起来发现，Meta AI又开源模型，文本模型开源了端侧小模型1B和3B模型，也是首次开源了多模态大模型11B和90B两个版本；同时还开源了一个 Llama Stack项目。其中Llama3.2多模态模型在图像识别和一系列视觉理解任务方面效果优于Claude 3 Haiku 和 GPT4o-mini。文本模型-Llama3.2-3B模型在循指令、总结、提示重写和工具使用等任务上优于 Gemma 2 2.6B 和 Phi 3.5-mini 模型。多模态模型效果端侧模型效果。
llama3.2
03-08
### Llama 3.2 介绍 Llama 3.2 是由 Meta 发布的一个强大语言模型系列中的最新成员，旨在优化于边缘计算和移动设备上的性能。该版本特别针对智能手机和平板电脑进行了调整，提供了两种不同规模的轻量级模型——拥有10亿参数和30亿参数的变体[^1]。 ### 特性概述 - **高效的移动端适配**：为了适应资源受限环境下的高性能需求，Llama 3.2 被精心设计成可以在不牺牲太多精度的情况下，在小型设备上快速响应查询。 - **多模态处理能力**：除了传统的文本输入外，Llama 3.2 还引入了新的图像理解功能，允许其解析视觉数据并与之交互，从而扩展了应用场景的可能性[^2]。 - **灵活度高**：虽然缺乏某些预置的功能模块，但这使得开发者可以根据具体项目的需求自由定制附加组件和服务接口，如用户配置文件管理、在线搜索集成或是基于检索增强生成的技术实现等[^3]。 ### 获取与安装说明 对于希望尝试这一先进工具的人来说，可以通过 Hugging Face 平台下载官方发布的 Llama 3.2 权重文件来获得使用权。此外，建议准备一个 Google Colab 帐号用于后续可能涉及到云端运算的任务；如果想要进一步探索 Android 应用开发，则需拥有一部能够满足最低硬件规格要求的安卓手机作为测试平台。 ### 使用教程概览 #### 设置环境 确保已准备好必要的软件依赖项之后，按照文档指示完成 Python 和其他所需命令行工具的基础搭建工作。接着，利用 MLC LLM 库来进行下一步操作前的各项准备工作，包括但不限于量化过程、格式转换等措施以确保最终产物能在目标平台上顺利执行。 #### 编译与部署流程 一旦完成了上述步骤，就可以着手编写适用于特定终端类型的代码片段，并将其编入相应的应用程序框架内。例如，在面向 Android 设备时，应遵循标准的 Gradle 构建方法论，同时注意融入所选 AI 模型的核心逻辑部分。最后一步则是打包成品APK包并通过常规渠道分发给潜在使用者群体体验。 ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3b") # 加载 tokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3b").to('cuda') # 将模型加载至 GPU 上运行 input_text = "你好世界" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ```
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