DeepLearning AI吴恩达推出了Llama 3.2的介绍课程#ai##科技#
Introducing Multimodal Llama 3.2（介绍多模态模型Llama 3.2）
了解 Llama 3.2 的视觉功能，并将其用于图像分类、提示、标记化、工具调用。还将了解开源 Llama Stack，它为 LLM 应用程序生命周期的许多不同阶段提供了构建模块。
具体来说：
- 了解 Meta 的四款最新型号的特点，以及何时使用哪种 Llama 型号。
- 学习多模式提示的最佳实践，并将其应用于高级图像推理，并通过许多示例进行说明：了解汽车仪表板上的错误、将拍摄的餐厅收据的总数相加、对书面数学作业进行评分。
- 在 Llama 3.1 和 3.2 模型中使用不同的角色（系统、用户、助手、ipython）以及识别这些角色的提示格式。
- 了解Llama如何使用tiktoken标记器，以及它如何扩展到128k词汇量，从而提高编码效率和多语言支持。
- 通过网络搜索和解决数学方程的示例，了解如何提示 Llama 调用内置和自定义工具（函数）。
- 了解 Llama Stack，这是一个用于微调或合成数据生成等常见工具链组件的标准化接口，可用于构建代理应用程序。
访问：www.deeplearning.ai/short-courses/introducing-multimodal-llama-3-2/
ChatGPT 
黄建同学的微博视频
Introducing Multimodal Llama 3.2（介绍多模态模型Llama 3.2）
了解 Llama 3.2 的视觉功能，并将其用于图像分类、提示、标记化、工具调用。还将了解开源 Llama Stack，它为 LLM 应用程序生命周期的许多不同阶段提供了构建模块。
具体来说：
- 了解 Meta 的四款最新型号的特点，以及何时使用哪种 Llama 型号。
- 学习多模式提示的最佳实践，并将其应用于高级图像推理，并通过许多示例进行说明：了解汽车仪表板上的错误、将拍摄的餐厅收据的总数相加、对书面数学作业进行评分。
- 在 Llama 3.1 和 3.2 模型中使用不同的角色（系统、用户、助手、ipython）以及识别这些角色的提示格式。
- 了解Llama如何使用tiktoken标记器，以及它如何扩展到128k词汇量，从而提高编码效率和多语言支持。
- 通过网络搜索和解决数学方程的示例，了解如何提示 Llama 调用内置和自定义工具（函数）。
- 了解 Llama Stack，这是一个用于微调或合成数据生成等常见工具链组件的标准化接口，可用于构建代理应用程序。
访问：www.deeplearning.ai/short-courses/introducing-multimodal-llama-3-2/
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