Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之使用 Llama Guard 保护大模型对话（三）
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在
win10环境配置ollama-ui运行llama3模型
ollama的安装及llama3中文模型的安装，以及ollama-ui和sddle项目的作用
Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之使用 Llama Guard 保护大模型对话 （八）
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在
Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之code shield（三）Code Shield代码示例
1、Llama开源模型家族大模型技术、工具和多模态详解：学员将深入了解Meta Llama 3的创新之处，比如其在语言模型技术上的突破，并学习到如何在Llama 3中构建trust and safety AI。8、Llama 3中的DPO原理、算法、组件及具体实现及算法进阶：学习Llama 3中结合
【2024亚马逊云科技峰会】Amazon Bedrock + Llama3 生成式AI实践
通过使用更高质量的训练数据和指令微调，Llama 3接受了超过 15 万亿个标记数据的训练——比 Llama 2 模型使用的训练数据集大七倍，其中包含四倍于 Llama 2 的代码数据，支持 8K 的上下文长度，是 Llama 2 的两倍。
