मुख्य विशेषताएं: एआई चैट , रेट्रो जैसे गेम , लोकेशन चेंजर , रोब्लॉक्स अनब्लॉक
मुख्य विशेषताएं: एआई चैट , रेट्रो जैसे गेम , लोकेशन चेंजर , रोब्लॉक्स अनब्लॉक
लामा 1 के अभूतपूर्व रिलीज़ के बाद से, बंद, मालिकाना एपीआई का पूरी तरह से लोकतांत्रिकरण हो गया है। मेटा की ओपन-सोर्स लामा (लार्ज लैंग्वेज मॉडल मेटा एआई) श्रृंखला ने एआई परिदृश्य को नया रूप दिया है। अत्यधिक सक्षम लामा 3 और इसका नवीनतम रिलीज़ लामा 4, मॉडलों के इस परिवार को ओपन-सोर्स एआई नवाचार का आधार बनाते हैं।
यदि आप असंख्य AI मॉडलों से भ्रमित हैं, तो यह व्यापक Llama समीक्षा पढ़ें। आप जान पाएंगे कि Llama क्या है, Llama AI को क्या अनोखा बनाता है, इसका मजबूत व्यावसायिक पक्ष, ChatGPT जैसे दिग्गजों के मुकाबले इसकी स्थिति, एंटरप्राइज़ के लिए व्यावहारिक गाइड और बहुत कुछ।.
सामग्री की सूची
Llama Meta द्वारा विकसित आधारभूत बड़े भाषा मॉडलों (फाउंडेशनल LLMs) के संग्रह को संदर्भित करता है। पिछली उन मॉडलों के विपरीत जिन्हें केवल API के माध्यम से ही एक्सेस किया जा सकता था, Llama श्रृंखला को शोध और व्यावसायिक उपयोग के लिए सार्वजनिक रूप से जारी किया गया है। वास्तव में, दुरुपयोग को रोकने के लिए एक कस्टम लाइसेंस डिज़ाइन किया गया है, और यह विशेष स्केलिंग शर्तों के तहत लागू होता है। नवीनतम संस्करण Llama 4 है।.
Llama 4 नवीनतम संस्करण है। Meta का दावा है कि यह अब तक का सबसे बुद्धिमान, स्केलेबल और सुविधाजनक संस्करण है। अधिक उन्नत तर्क और योजना क्षमताओं, मल्टीमॉडल क्षमताओं और बहुभाषीय लेखन कार्यों के साथ, Llama 4 उद्योग-अग्रणी कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रदान कर सकता है। यह आपको Llama API और Llama Stack के माध्यम से अपने सबसे शानदार विचारों को आसानी से डिप्लॉय करने की अनुमति देता है। मौजूदा Llama 4 अधिक व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करता है।.
Llama 3 अप्रैल 2024 में जारी किया गया था। Llama 2 की तुलना में, Llama 3 में कई सुधार हैं, जिनमें बेहतर तर्क और कोडिंग, सुधरा हुआ प्रशिक्षण डेटा, बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिक कुशल टोकनाइज़र शामिल हैं।.
Llama 1 & 2: मूल Llama को 2023 की शुरुआत में जारी किया गया था, और Llama 2 को जुलाई 2023 में जारी किया गया। इन दोनों ने चैटबॉट क्षेत्र में Meta की सीधी एंट्री को चिह्नित किया। एक फाइन‑ट्यून किए गए वेरिएंट के साथ, Llama 2 से शुरू होकर यह श्रृंखला सहायक और सुरक्षित संवाद प्रदान करती है। Llama 1/2 को मुख्य रूप से OpenAI के ChatGPT और Google के Bard को सीधे टक्कर देने के लिए विकसित किया गया है।.
AI परिदृश्य को नया रूप देने के लिए Meta द्वारा विकसित, उच्च प्रदर्शन आपकी चिंता नहीं रहेगा। Llama को आपकी कंपनी के विशिष्ट डेटा पर फाइन‑ट्यून किया जा सकता है, ताकि वह विशेष कार्यों के लिए बड़े सामान्य मॉडलों से भी बेहतर प्रदर्शन कर सके। इसकी फाइन‑ट्यूनिंग क्षमता इसे अधिकांश डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त बनाती है।.
Llama की विशिष्टता केवल उसके प्रदर्शन में नहीं है। Llama द्वारा उत्पन्न पारिस्थितिकी तंत्र एक और बड़ा लाभ हो सकता है। Hugging Face पर इसका इकोसिस्टम नवाचार के विस्फोट का कारण बना है। हजारों फाइन‑ट्यून किए गए डेरिवेटिव्स अलग‑अलग संभावित कार्यों के लिए उपलब्ध हैं।.
इसके अलावा, Llama ने एक उच्च‑स्तरीय LLM सभी के हाथ में दे दिया है। AI का लोकतंत्रीकरण एक और लाभ है जो Llama को अनोखा बनाता है। Llama AI मॉडल सभी शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और स्टार्टअप्स के लिए उपलब्ध हैं, ताकि वे बिना API शुल्क चुकाए या पूर्व अनुमति लिए उपयोग, नवाचार और निर्माण कर सकें।.
व्यवसायों के लिए रणनीतिक बढ़त। Llama आपको अपना AI स्वयं बनाने और उसका मालिक होने देता है। अब आपको किसी विक्रेता की कीमतों, नीतिगत बदलावों या API डिप्रिकेशन से बँधे रहने की ज़रूरत नहीं है। यह प्रभावी रूप से वेंडर लॉक‑इन से बचाता है।.
लामा का व्यावसायिक मामला सिर्फ़ एक अलग एआई मॉडल का इस्तेमाल करने तक सीमित नहीं है। दरअसल, यह किसी कंपनी के एआई के इस्तेमाल के तरीके में एक बुनियादी बदलाव हो सकता है।
शुरुआती दिनों में कई व्यवसायों ने OpenAI के GPT‑4 जैसे API‑आधारित सर्विसेज़ को अपनाया। यह सबसे सुविधाजनक विकल्प हो सकता था, जो कम बाधा वाले प्रयोग और तेज प्रोटोटाइपिंग की अनुमति देता था। हालांकि, अब इस AI रणनीति को अधिक रणनीतिक, दीर्घकालिक दृष्टिकोण—Meta के Llama जैसे ओपन‑सोर्स फाउंडेशनल मॉडलों—से प्रतिस्थापित किया जा रहा है। Llama के पक्ष में मामला तीन प्रमुख कारकों पर टिका है: लागत बचत, नियंत्रण और अनुकूलन, तथा डेटा सुरक्षा।.
कई कंपनियों के लिए एपीआई की लागत (प्रतिदिन लाखों क्वेरीज़ को प्रोसेस करना) सालाना लाखों में हो सकती है। लामा को तैनात करना परिचालन व्यय (ऑपेक्स) से पूंजीगत व्यय (कैपेक्स) की ओर एक बदलाव है। इससे उच्च मात्रा पर ROI स्पष्ट होता है।
लामा आपको एक विशिष्ट रूप से परिष्कृत एआई बनाने की सुविधा देता है जो आपके व्यवसाय या उत्पादों के लिए सबसे उपयुक्त हो। आपको अपने मॉडल के इनपुट और आउटपुट पर भी पूरा नियंत्रण मिलता है। यह एक मुख्य संपत्ति बन जाती है, न कि किराए पर ली गई सेवा।
सरकार और वित्त की डेटा गवर्नेंस संबंधी सख्त ज़रूरतें हैं। लामा को पूरी तरह से ऑन-प्रिमाइसेस या किसी अनुपालक VPC (वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड) में तैनात किया जा सकता है। अक्सर यही LLM तकनीक का लाभ उठाने का एकमात्र कानूनी तरीका होता है। इसके अलावा, लामा को एक सुरक्षित VPC में तैनात करने का मतलब है कि आपका सारा डेटा सुरक्षित है और आपके फ़ायरवॉल से कभी बाहर नहीं जाता। इससे तीसरे पक्ष के डेटा के उजागर होने का जोखिम प्रभावी रूप से समाप्त हो जाता है।
संक्षेप में, Llama के लिए व्यावसायिक तर्क स्वामित्व के बारे में है। आपको आपके प्रतिस्पर्धात्मक लाभ, आपके डेटा की सुरक्षा और आपकी लागतों का स्वामित्व वापस दिया जाता है।.
Meta का Llama व्यवसायों को AI उपयोग करने का एक नया तरीका प्रदान करता है। यह शक्तिशाली AI मॉडल कई तरह के अनुप्रयोगों में काम आता है, जिनमें संवादात्मक AI, इमेज और टेक्स्ट जेनरेशन, भाषा प्रशिक्षण, सारांशण और अन्य संबंधित कार्य शामिल हैं। उन्नत AI क्षमताओं का उपयोग करके, Llama व्यवसायों को सफलता हासिल करने में मदद कर सकता है।.
• ग्राहक सेवा और सपोर्ट
लामा द्वारा संचालित उन्नत चैटबॉट या वर्चुअल असिस्टेंट ग्राहकों के प्रश्नों, खासकर जटिल प्रश्नों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं और सही, संदर्भ-सचेत उत्तर प्रदान कर सकते हैं। 24/7 ग्राहक सहायता प्रदान करना लाभदायक है।
• डेटा विश्लेषण और बिज़नेस इंटेलिजेंस
लामा विभिन्न स्रोतों से डेटा प्राप्त कर सकता है और ऐसे निर्णय ले सकता है जिनके लिए शुरू में तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती थी। यह व्यवसाय प्रबंधकों और विश्लेषकों को प्रश्न पूछकर SQL क्वेरी प्राप्त करने की अनुमति देता है। यह मॉडल पाठ, छवियों, चार्ट और अन्य सामग्री का विश्लेषण करके एक विस्तृत सारांश प्रदान कर सकता है। इससे उभरते रुझानों, प्रतिस्पर्धी अंतर्दृष्टि और सामान्य शिकायतों की शीघ्र पहचान करने में मदद मिलती है।
• मार्केटिंग और कंटेंट ऑटोमेशन
उच्च-गुणवत्ता और SEO-अनुकूलित सामग्री तैयार करने की प्रक्रिया समय लेने वाली होती है। लामा एक साधारण विषय और कई कीवर्ड के साथ तेज़ी से ड्राफ्ट या पूरे लेख तैयार कर सकता है। मानव संपादक फिर इन परिणामों को परिष्कृत कर सकते हैं। यह मॉडल सोशल मीडिया पोस्ट के निर्माण को भी स्वचालित कर सकता है। इसके अलावा, यह ईमेल और विज्ञापनों के लिए आकर्षक विषय पंक्तियाँ लिखने में भी मदद कर सकता है।
• सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट
एक कोड-विशिष्ट लामा मॉडल कोड की गुणवत्ता बनाए रखने, पुराने सिस्टम का प्रबंधन करने और विकास चक्रों को गति देने के लिए एक उन्नत स्वतः-पूर्ण के रूप में कार्य कर सकता है। यह संभावित बग्स के लिए कोड की समीक्षा करने में मदद कर सकता है। इसके अलावा, यह स्रोत कोड टिप्पणियों के आधार पर कोड दस्तावेज़ीकरण और API संदर्भों को स्वचालित रूप से उत्पन्न और अद्यतन कर सकता है।
यह खंड मेटा की लामा श्रृंखला की अन्य प्रमुख विकल्पों के साथ तालिका प्रारूप में तुलना प्रस्तुत करता है। आप अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त विकल्प खोजने के लिए इन प्रमुख कारकों की तुलना कर सकते हैं।
यह स्पष्ट होना चाहिए कि इन एआई मॉडलों की अपनी खूबियाँ और कमज़ोरियाँ हैं। चुनाव का मतलब किसी एक विकल्प को ढूँढ़ना नहीं है।
| एआई मॉडल | मेटा का लामा 4/3/2 | ओपनएआई का GPT-4 | एंथ्रोपिक्स क्लाउड 3 | गूगल का PaLM 2 |
| लाइसेंस | ओपन-सोर्स, कस्टम लाइसेंस | संपदा | संपदा | संपदा |
| पहुँच | डाउनलोड करें और स्वयं होस्ट करें | केवल- API सदस्यता के माध्यम से पहुँच | केवल- API उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण के माध्यम से पहुँच | केवल- API Google के Vertex AI के माध्यम से पहुँच |
| एआई मॉडल | मेटा का लामा 4/3/2 | ओपनएआई का GPT-4 | एंथ्रोपिक्स क्लाउड 3 | गूगल का PaLM 2 |
| प्रदर्शन | शीर्ष स्तरीय शीर्ष AI मॉडलों के साथ प्रतिस्पर्धी विशिष्ट कार्यों पर GPT-4 प्रदर्शन से मेल खाने के लिए फ़ाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है आकर्षक, उच्च-गुणवत्ता वाली रचनात्मक सामग्री प्रदान करने में कमज़ोर | उद्योग लीडर जटिल तर्क, सूक्ष्मता और रचनात्मक समस्या-समाधान को संभालना | शीर्ष स्तरीय डेटा विश्लेषण, परिष्कृत संवाद और दीर्घ-संदर्भ तर्क में उत्कृष्ट | शीर्ष स्तरीय तर्क और बहुभाषी कार्यों में उत्कृष्ट |
| लागत संरचना | उच्च पूंजी व्यय, कम परिचालन व्यय मॉडल के आकार और उपयोग की मात्रा के साथ लागत का पैमाना | कोई पूंजीगत व्यय नहीं, उच्च परिचालन व्यय नहीं प्रारंभिक लागत, लेकिन उपयोग के लिए प्रति टोकन भुगतान | कोई पूंजीगत व्यय नहीं, उच्च परिचालन व्यय ओपनएआई के समान, प्रति टोकन भुगतान | कोई पूंजीगत व्यय नहीं, उच्च परिचालन व्यय वर्टेक्स एआई पर प्रति टोकन भुगतान, वॉल्यूम छूट के साथ |
| डेटा गोपनीयता और सुरक्षा | अधिकतम नियंत्रण डेटा आपके बुनियादी ढांचे से कभी बाहर नहीं जाएगा। अत्यधिक विनियमित उद्योगों के लिए आदर्श। | इनपुट/आउटपुट डेटा को OpenAI के सर्वर पर संसाधित किया जाता है | सशक्त गोपनीयता नीति, लेकिन डेटा का प्रसंस्करण एंथ्रोपिक द्वारा किया जाता है | एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा Google क्लाउड पर संसाधित डेटा VPC नियंत्रण और डेटा रेजीडेंसी प्रतिबद्धताएं प्रदान करता है |
| अनुकूलन और नियंत्रण | पूर्ण नियंत्रण मालिकाना डेटा पर पूरी तरह से ठीक किया जा सकता है | सीमित फ़ाइन-ट्यूनिंग केवल पुराने मॉडलों के लिए उपलब्ध है (GPT-4 के लिए नहीं) | सीमित त्वरित इंजीनियरिंग और संदर्भ के माध्यम से अनुकूलित | मज़बूत फ़ाइन-ट्यूनिंग और सुदृढीकरण सीखने के लिए अच्छा समर्थन |
| अनुमापकता | आपको अपना स्वयं का बुनियादी ढांचा तैयार करने और प्रबंधित करने की आवश्यकता है | ओपनएआई सभी बुनियादी ढांचे का प्रबंधन करता है | एंथ्रोपिक सभी बुनियादी ढांचे का प्रबंधन करता है | गूगल क्लाउड बुनियादी ढांचे का प्रबंधन करता है |
सामान्यतः, लामा उन कंपनियों के लिए आदर्श है जो पूर्ण नियंत्रण, डेटा गोपनीयता और अनुकूलनशीलता पसंद करती हैं। GPT-4 उन उद्यमों के लिए सबसे उपयुक्त है जिन्हें उच्चतम रॉ प्रदर्शन और तर्क क्षमताओं की आवश्यकता होती है। यह जटिल कार्यों, विशेष रूप से रचनात्मक और उन्नत विश्लेषण को बेहतर ढंग से संभाल सकता है। क्लाउड 3 उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है जहाँ सुरक्षा और कम पूर्वाग्रह सर्वोपरि हैं। यह शायद ही कभी हानिकारक परिणाम उत्पन्न करता है। PaLM 2 उन व्यवसायों के लिए सर्वोत्तम है जो Google क्लाउड पारिस्थितिकी तंत्र में गहराई से एकीकृत हैं। यह अन्य Google टूल के साथ सहज एकीकरण सुनिश्चित करता है।
लामा को तैनात करने से पहले, आपको विशिष्ट उपयोग के मामले के अनुसार अपनी ज़रूरतों का पता लगाना चाहिए। क्या आपको अधिकतम गुणवत्ता के लिए 70B पैरामीटर मॉडल की ज़रूरत है या बुनियादी कार्यों के लिए सिर्फ़ 8B मॉडल की?
आपको अपनी परिनियोजन विधि चुननी चाहिए, जैसे कि स्थानीय मशीन, क्लाउड वर्चुअल मशीन, या प्रबंधित सेवा। लामा मॉडल को कुशलतापूर्वक चलाने के लिए अक्सर एक शक्तिशाली GPU की आवश्यकता होती है, खासकर बड़े मॉडलों के लिए। उसके बाद, आप मेटा वेबसाइट से सही मॉडल डाउनलोड कर सकते हैं।
Download Models बटन पर क्लिक करें और Request Access पेज पर जाएँ। आवश्यक जानकारी प्रदान करें और इच्छित Llama मॉडल चुनें।.
Next बटन पर क्लिक करके Terms and Conditions पढ़ें। आपको कम्युनिटी लाइसेंस एग्रीमेंट ध्यान से पढ़ना चाहिए और फिर Accept and Continue बटन पर क्लिक करना चाहिए। उसके बाद, ऑन‑स्क्रीन निर्देशों का पालन करके अपना चुना हुआ मॉडल डाउनलोड करें।.
उच्च‑प्रदर्शन API सर्वर पाने के लिए आप Text Generation Inference जैसे फ़्रेमवर्क का उपयोग कर सकते हैं। यदि आपको चैट इंटरफ़ेस चाहिए, तो Chatbot UI या NextChat जैसा UI डिप्लॉय करें। इसके बाद, अपने स्वामित्व वाले डेटा को फ़्रेमवर्क्स के साथ उपयोग करके अपना खुद का विशेषज्ञ मॉडल बनाएँ।.
आपको यह पता होना चाहिए कि एआई मॉडल का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए चुनौतियों पर कैसे काबू पाया जाए।
• प्रारंभिक सेटअप की जटिलता
आप इसके पूर्व-निर्मित टूल और कंटेनर का उपयोग कर सकते हैं। एक ही कमांड से स्थानीय रूप से मॉडल चलाएँ। आप बिना किसी स्थानीय सेटअप के क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म का भी उपयोग कर सकते हैं। हगिंग फेस आपको पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए वातावरण का उपयोग करके डेमो चलाने और बनाने की अनुमति देता है। इसके अलावा, आप लामा के क्वांटाइज़्ड संस्करण को चलाने के लिए llama.cpp से शुरुआत कर सकते हैं।
• संसाधन प्रबंधन और लागत अनुकूलन
बड़े मॉडलों के लिए उच्च मेमोरी वाले GPU की आवश्यकता होती है, जो प्रायः दुर्लभ और महंगे होते हैं।
क्वांटाइज़ेशन सबसे प्रभावी तकनीक है। आप अनुमान या फ़ाइन-ट्यूनिंग के दौरान 4-बिट क्वांटाइज़ेशन के लिए लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं। कम शक्तिशाली हार्डवेयर पर, मॉडल चलाने के लिए llama.cpp का उपयोग करें। दोनों विधियाँ मेमोरी उपयोग को प्रभावी ढंग से कम कर सकती हैं। इसके अलावा, सुनिश्चित करें कि आप अपने कार्यों के लिए सही मॉडल चुनें। एक छोटा, फ़ाइन-ट्यून्ड मॉडल अधिक किफ़ायती हो सकता है।
• नए रिलीज़ के साथ अपडेटेड रहना
हर हफ्ते कई नए मॉडल, तकनीकें और लाइब्रेरी जारी की जाती हैं। वर्तमान से जुड़े रहना मुश्किल हो सकता है।
आपको मेटा एआई, हगिंग फेस और वीएलएलएम जैसे आधिकारिक ब्लॉग्स की सदस्यता लेनी चाहिए। इसके अलावा, गिटहब और हगिंग फेस जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर नई फाइन-ट्यूनिंग तकनीकें, एप्लिकेशन, दक्षता में वृद्धि, अनुभव, समाधान आदि साझा किए जाते हैं। इससे आपकी टीम सुधारों को एकीकृत कर सकती है।
आपको यह भी ज़रूरत पड़ सकती है:
प्रश्न 1. क्या Llama मॉडलों के आउटपुट का उपयोग अन्य LLMs को ट्रेन करने के लिए करना अनुमत है?
हाँ, मेटा द्वारा अन्य मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए लामा के आउटपुट के नए संस्करणों (लामा 3.1 और बाद के संस्करण) का उपयोग करने की अनुमति है। निश्चित रूप से, आपको मेटा के साथ प्रतिस्पर्धा करने वाला कोई उत्पाद बनाने के लिए इसका उपयोग करने की अनुमति नहीं है। इसके अलावा, आपको मेटा के लाइसेंस द्वारा निर्धारित कानूनी सीमाओं के बारे में पूरी तरह से अवगत होना चाहिए।
प्रश्न 2. क्या Llama मॉडलों पर प्रतिबंध हैं? संबंधित शर्तें क्या हैं?
हाँ, लामा मॉडल्स पर उनके लाइसेंसिंग ढांचे द्वारा परिभाषित महत्वपूर्ण प्रतिबंध हैं। ये मॉडल वास्तव में ओपन-सोर्स नहीं हैं। बल्कि, इन्हें मेटा के स्वामित्व वाले लाइसेंस के तहत जारी किया जाता है। यह मेटा के हितों की रक्षा और प्रतिस्पर्धी उपयोग के मामलों को रोकने के लिए है।
प्रश्न 3. Llama के सामान्य उपयोग मामलों क्या हैं?
लामा के दैनिक उपयोग में छवि और दस्तावेज़ समझना, प्रश्नोत्तर, छवि और पाठ निर्माण, भाषा निर्माण और सारांशीकरण, भाषा प्रशिक्षण, वार्तालाप AI, और बहुत कुछ शामिल हैं। लामा आपके द्वारा प्रदान की गई छवि या दस्तावेज़ सामग्री के आधार पर आपके प्रश्न का उत्तर दे सकता है। इसके अलावा, इसका उपयोग चैटबॉट या विज़ुअल असिस्टेंट बनाने के लिए भी किया जा सकता है।
प्रश्न 4. Llama मॉडल का उपयोग करने के लिए हार्डवेयर आवश्यकताएँ क्या हैं?
लामा मॉडल चलाने के लिए हार्डवेयर आवश्यकताएँ तीन प्रमुख कारकों द्वारा निर्धारित होती हैं: मॉडल का आकार, क्वांटाइज़ेशन और उपयोग का मामला। अधिकांश डेवलपर्स के लिए, 70 जीबी तक के लामा मॉडल के लिए RTX 4070/4080/4090 या 16-36 जीबी यूनिफाइड मेमोरी वाला मैक एक लचीला विकल्प है। GPU-आधारित संचालन के लिए, सबसे महत्वपूर्ण कारक आपके ग्राफ़िक्स कार्ड का VRAM है। जैसा कि बताया गया है, अपनी आवश्यकताओं के आधार पर सही मॉडल आकार चुनें, और फिर अपने हार्डवेयर पर चलने योग्य क्वांटाइज़ेशन स्तर चुनें।
प्रश्न 5. क्या Llama ChatGPT जितना अच्छा है?
आप Llama और ChatGPT के बीच प्रमुख कारकों की तुलना के लिए ऊपर दी गई तालिका देख सकते हैं। Llama को लोकली और ऑफ़लाइन चलाया जा सकता है। यह अधिक सुरक्षित डेटा सुरक्षा प्रदान करता है। इसके अलावा, Llama मॉडल स्वयं उपयोग के लिए मुफ़्त है। ChatGPT का एक मुफ़्त संस्करण है, लेकिन इसके उन्नत मॉडल और फीचर्स के लिए पेड प्लान की ज़रूरत पड़ती है।.
निष्कर्ष
Llama सिर्फ एक और मॉडल नहीं है। इसे अक्सर अधिक सुलभ और कस्टमाइज़ेबल AI भविष्य की दिशा में एक रणनीतिक बदलाव के रूप में देखा जाता है। आप इस स्पष्ट‑सपाट समीक्षा में Llama AI परिवार के बारे में विभिन्न संबंधित जानकारी जान सकते हैं और फिर यह तय कर सकते हैं कि यह वाकई उतने हाइप के लायक है या नहीं।.
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