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{ "summary": "Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 是一個由 Google AI 開發的超大型語言模型，包含 2560 億個參數。它旨在用於對話式人工智能任務，例如問答、摘要和對話生成。", "full_content": "Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 是一個由 Google AI 開發的超大型語言模型，包含 2560 億個參數。它旨在用於對話式人工智能任務，例如問答、摘要和對話生成。\n\n此模型基於 Transformer 架構，並使用無監督學習訓練，其中模型學習預測句子中的缺失字詞。它在 1.5 萬億個單詞的文本數據集上進行訓練，包括書籍、文章、代碼和對話。\n\nLlama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 在各種任務上都表現出很強的性能，包括：\n\n 問答\n 摘要\n 對話生成\n 翻譯\n 命名實體識別\n\n該模型可用於各種應用程式，例如：\n\n 聊天機器人\n 虛擬助理\n 語言翻譯\n 文本摘要\n 問題回答\n\nLlama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 是一個強大的語言模型，具有廣泛的應用潛力。它代表了對話式人工智能領域的重大進步。", "url": "https://t.co/0gYUVJThZY", "tags": [ "自然語言處理", "對話式人工智能", "問答", "摘要", "對話生成", "機器學習", "深度學習", "Transformer 架構", "無監督學習", "聊天機器人", "虛擬助理", "語言翻譯", "文本摘要", "問題回答", "twitter" ] }
{ "summary": "Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 是一個由 Google AI 開發的超大型語言模型，包含 2560 億個參數。它旨在用於對話式人工智能任務，例如問答、摘要和對話生成。", "full_content": "Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 是一個由 Google AI 開發的超大型語言模型，包含 2560 億個參數。它旨在用於對話式人工智能任務，例如問答、摘要和對話生成。\n\n此模型基於 Transformer 架構，並使用無監督學習訓練，其中模型學習預測句子中的缺失字詞。它在 1.5 萬億個單詞的文本數據集上進行訓練，包括書籍、文章、代碼和對話。\n\nLlama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 在各種任務上都表現出很強的性能，包括：\n\n 問答\n 摘要\n 對話生成\n 翻譯\n 命名實體識別\n\n該模型可用於各種應用程式，例如：\n\n 聊天機器人\n 虛擬助理\n 語言翻譯\n 文本摘要\n 問題回答\n\nLlama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 是一個強大的語言模型，具有廣泛的應用潛力。它代表了對話式人工智能領域的重大進步。", "url": "https://t.co/0gYUVJThZY", "tags": [ "自然語言處理", "對話式人工智能", "問答", "摘要", "對話生成", "機器學習", "深度學習", "Transformer 架構", "無監督學習", "聊天機器人", "虛擬助理", "語言翻譯", "文本摘要", "問題回答", "twitter" ] }