LLAMA家族模型包括以下幾種：
LLAMA-CRF：這是一種基于條件隨機(jī)場(chǎng)（Conditional Random Field）的文本分類模型，主要用于處理序列數(shù)據(jù)。
LLAMA-LSTM：這是一種基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory）的文本分類模型，主要用于處理序列數(shù)據(jù)。
LLAMA-BERT：這是一種基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的文本分類模型，主要用于處理序列數(shù)據(jù)。
LLAMA-CNN：這是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network）的文本分類模型，主要用于處理圖像和文本結(jié)合的數(shù)據(jù)。
LLAMA-SVM：這是一種基于支持向量機(jī)（Support Vector Machine）的文本分類模型，主要用于處理二分類問題。
LLAMA-KNN：這是一種基于K近鄰（K-Nearest Neighbors）的文本分類模型，主要用于處理二分類問題。
LLAMA-DNN：這是一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network）的文本分類模型，主要用于處理二分類問題。
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