LLaMA 3.1 reprezintă o revizie tehnologică a seriei LLaMA dezvoltată de Meta AI, realizată în colaborare cu NVIDIA pentru optimizarea rulării pe infrastructuri GPU de înaltă performanță, precum NVIDIA H100. Modelul păstrează arhitectura transformer decoder-only, fiind disponibil în variante de 8B, 70B și modele experimentale ce depășesc 400B parametri. Optimizările includ suport pentru inferență accelerată prin CUDA, FP8, quantization-aware training, și tehnici avansate precum Rotary Positional Embeddings (RoPE), Grouped Query Attention (GQA), checkpointing activări și tensor parallelism. De asemenea, LLaMA 3.1 suportă ferestre contextuale extinse, de până la 128K tokeni în configurații avansate.
Performanțele modelului optimizat ating niveluri competitive cu GPT-4 Turbo în benchmarkuri standard precum MMLU, HumanEval și GSM8K, beneficiind de latență redusă și eficiență energetică crescută pe hardware NVIDIA. Utilizarea eficientă a memoriei GPU depășește 85%, iar costurile de inferență sunt reduse cu 30–40% față de LLaMA 2. Modelele sunt disponibile prin Hugging Face și Meta AI GitHub sub licență semi-deschisă, iar versiunile optimizate pot fi accesate prin platforme NVIDIA NIM, DGX Cloud sau Azure AI cu backend NVIDIA. Aceste facilități permit integrarea rapidă în aplicații enterprise variate, inclusiv asistenți conversaționali, procesare documentară, generare de cod și analiză semantică.
