Llama 3.1 8b no Groq oferece respostas de baixa latência e alta qualidade, adequadas para interfaces conversacionais em tempo real, sistemas de filtragem de conteúdo e aplicações de análise de dados. Este modelo proporciona um equilíbrio entre velocidade e desempenho, com economia significativa em relação a modelos maiores. As capacidades técnicas incluem suporte nativo a chamadas de função, modo JSON para geração de saídas estruturadas e uma janela de contexto de 128 mil tokens para lidar com documentos extensos.
Especificações Técnicas Principais
Arquitetura do Modelo
Baseado na arquitetura Llama 3.1 da Meta, este modelo utiliza um design transformer otimizado com 8 bilhões de parâmetros. Incorpora Grouped-Query Attention (GQA) para escalabilidade e eficiência de inferência. Foi refinado por meio de ajuste supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) para melhorar a precisão das respostas.
Métricas de Desempenho
Apesar do tamanho compacto, o modelo apresenta alto desempenho em benchmarks relevantes, sendo aplicável a diversos usos práticos:
- MMLU (Massive Multitask Language Understanding): 69,4% de acurácia
- HumanEval (geração de código): 72,6% pass@1
- MATH (resolução de problemas matemáticos): 51,9% SymPy intersection score
- TriviaQA-Wiki (recuperação de conhecimento): 77,6% de exact match
Detalhes Técnicos
| Recurso | Valor |
|---|---|
| Janela de Contexto | 128.000 tokens |
| Tokens Máximos por Saída | 8.192 |
| Tamanho Máx. de Arquivo | N/A |
| Velocidade de Geração | ~750 tokens/segundo |
| Preço por Token de Entrada | $0,05 por 1M tokens |
| Preço por Token de Saída | $0,08 por 1M tokens |
| Uso de Ferramentas | Suportado |
| Modo JSON | Suportado |
| Suporte a Imagens | Não suportado |
Casos de Uso
Aplicações em Tempo Real
Perfeito para aplicações que exigem respostas instantâneas e alto rendimento:
- Moderação e filtragem de conteúdo em tempo real
- Ferramentas educacionais interativas e sistemas de tutoria
- Geração dinâmica de conteúdo para redes sociais
Processamento em Grande Escala
Ideal para lidar com grandes volumes de dados de forma econômica:
- Resumos de conteúdo em larga escala
- Extração e análise automatizada de dados
- Geração e etiquetagem de metadados em massa
Boas Práticas
- Aproveite a janela de contexto: Use a janela estendida para manter coerência em processamentos de larga escala
- Simplifique consultas complexas: Divida perguntas de múltiplas partes em etapas claras para melhor raciocínio
- Ative o modo JSON: Útil para gerar dados estruturados ou quando se exige um formato específico
- Inclua exemplos: Forneça saídas de exemplo ou formatos esperados para guiar o modelo
