Llama 3.2

Llama 3.2是什么

• Meta公司推出的新一代开源多模态AI模型，包含11B/90B参数的视觉语言模型及1B/3B参数的轻量级文本模型。
• 专为移动端与边缘计算设备优化，支持128K长上下文窗口，适配Arm架构处理器。
• 首次集成视觉理解能力，可处理图像推理、文本生成及多模态任务对齐。

Llama 3.2功能特点

• 多模态推理：支持文档图表解析、视觉对象定位、跨模态问答，识别精度对标Claude 3 Haiku与GPT4o-mini。
• 边缘计算优化：1B/3B模型内存占用低至500MB，响应延迟控制在毫秒级，适配高通骁龙8系及联发科天玑平台。
• 隐私安全架构：本地化部署实现端侧数据处理，用户隐私数据无需上传云端。
• 动态任务分配：智能判断端侧与云端任务分流，平衡性能与能耗。

Llama 3.2如何使用

• 设备部署：通过TorchChat框架集成至Android/iOS应用，支持Python/C++调用接口。
• 模型微调：采用TorchTune工具链，支持LoRA适配器定制，可在消费级GPU完成训练。
• 硬件要求：视觉模型需配备NPU加速单元（如骁龙8 Gen3），文本模型兼容主流ARMv9芯片。

Llama 3.2应用场景

• 增强现实交互：在Meta Orion AR眼镜实现实时物体识别与空间锚定。
• 智能家居中枢：离线处理安防摄像头流媒体，实现隐私安全的异常行为检测。
• 移动健康监测：端侧分析医疗影像数据，支持ECG波形解读与糖尿病视网膜病变筛查。
• 教育辅助工具：离线运行多语言习题讲解，动态生成化学实验3D可视化演示。