Llama 3.2系列多语言大语言模型（LLMs）是一系列预训练和指令微调的生成模型，分别为1B和3B参数量（仅文本输入/输出）。Llama 3.2指令微调的文本模型经过优化，专门用于多语言对话应用场景，包括代理检索和摘要任务。在许多常见的行业基准测试中，它们超过了许多现有的开源和闭源聊天模型。

模型开发者： Meta

模型架构： Llama 3.2 是一种自回归语言模型，使用了优化的变换器架构。微调版本通过监督微调（SFT）和强化学习与人类反馈（RLHF）对模型进行调整，以符合人类对有用性和安全性的偏好。

支持的语言： 官方支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。Llama 3.2 已经在比这8种语言更广泛的语言集合上进行了训练。开发人员可以在遵守 Llama 3.2 社区许可协议和可接受使用政策的前提下，为这些支持语言之外的其他语言微调 Llama 3.2 模型。开发人员应确保他们的部署，包括涉及其他语言的部署，是安全且负责任的。

Llama 3.2 模型系列： 令牌计数仅指预训练数据。所有模型版本均使用了分组查询注意力（GQA），以提高推理的可扩展性。

模型发布日期： 2024年9月25日

状态： 这是一个静态模型，基于离线数据集进行训练。未来可能会发布改进模型能力和安全性的版本。

许可证： Llama 3.2 的使用受到 Llama 3.2 社区许可证（自定义商业许可协议）的管辖。

反馈： 如何提供反馈或对模型提出评论的说明，请参见 Llama 模型 README。有关生成参数的更多技术信息和如何在应用程序中使用 Llama 3.2 的配方，请访问 这里。

注意：此表格显示的是源模型的评估，而非量化模型的评估。源模型评估来自于 Meta-Llama-3.2-1B-Instruct 评估结果

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