Llama 3是Meta最先进开源大型语言模型的下一代，包括具有80亿和700亿参数的预训练和指令微调的语言模型，能够支持广泛的应用场景。这一代Llama在一系列行业标准基准测试中展示了最先进的性能，并提供了新的功能，包括改进的推理能力。
月活用户小于7亿的组织或个人随意商用
Llama核心功能- 语言生成：能够生成连贯、上下文相关的自然语言文本，可用于写作助手、对话系统、内容创作等，比如辅助写文章、创作故事等 。
- 语言理解：可以执行文本分类、情感分析、问答系统等语言理解任务，通过理解文本语义和结构提供准确结果 。
- 多语言支持：支持多种语言，通过多语言预训练数据，使模型能够理解和生成多种语言的文本，利于跨语言应用场景，如跨国交流中的翻译辅助等 。
Llama优点
- 性能优异：Llama 模型在各种自然语言处理任务上展现出了较高的性能，经过不断发展，与 Claude 3.5 等领先的闭源模型相媲美，能处理复杂的语言任务 。
- 多版本选择：提供了多个参数规模的模型，从小型模型（数亿参数）到超大型模型（数千亿参数甚至更高），以适应不同的计算资源和应用场景。
- 推动开源生态：Meta 对部分版本进行开源，这有助于推动人工智能领域的研究和发展，让更多开发者参与到模型的改进和创新。
- 资源效率优化：在不断的改进中，注重提高资源效率，即在尽可能少的资源消耗下提供高性能。
Llama缺点
- 计算资源需求高：像较大规模的 Llama 模型需要大量的计算资源进行训练和推理，这对于普通开发者或小型机构来说可能面临较高的硬件成本和技术门槛。
- 可解释性欠缺：模型缺乏对其内部工作机制的清晰理解，这使得在一些对结果可解释性要求较高的场景中，给错误排查和模型优化带来困难 。