Llama 3.1, tıpkı diğer büyük dil modelleri gibi geniş veri kümeleri üzerinde eğitilerek dilin kurallarını ve kalıplarını öğrenen bir yapay zekâ modeli. Bu model, metin tahmini, çeviri, soru-cevap sistemleri gibi çeşitli görevlerde kullanılıyor ve farklı dillerde metinleri anlama ve üretme yeteneğine sahip.
Llama 3.1’in en dikkat çekici özelliklerinden biri, modelin eğitiminde kullanılan verilerin büyük bir kısmının sentetik (yapay olarak üretilmiş) veri olması.
Sentetik veriler, modelin karmaşık problemleri çözme yeteneklerini geliştirmek için kullanılmış ve bu yöntemle modelin akıl yürütme, kodlama ve uyum sağlama (talimat izleme ve modelin yanıt vermemesi gereken durumları anlama) yeteneklerini arttırmak amaçlanmış.
Llama 3.1, multimodal yeteneklere de sahip. Bu, modelin sadece metin değil, aynı zamanda görüntü, video ve ses gibi farklı veri türlerini de işleyebildiği anlamına geliyor.
Ancak, Llama 3.1’in multimodal yetenekleri, metin tabanlı yeteneklere daha fazla ağırlık veriyor.
Model, metin tabanlı bir dil modeli olarak eğitiliyor ve ardından görüntü, video ve ses bileşenlerini bağlayarak bu yetenekleri kazanıyor. Bu bileşenler, modelin bağlamını zenginleştirmek için kullanılıyor.