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原標題：Llama 4訓練已開啟！Meta科學家最新采訪，揭秘Llama 3.1是如何煉成的
關鍵字：模型,基準,數據,論文,架構
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：喬楊
【新智元導讀】最近，Latent Space發布的播客節目中請來了Meta的AI科學家Thomas Scialom。他在節目中揭秘了Llama 3.1的一些研發思路，并透露了后續Llama 4的更新方向。剛剛發布的開源「巨無霸」Llama 3.1雖然自帶論文，但依舊激起了廣大網友強烈的好奇心和求知欲。
Llama 3.1都使用了哪些數據？其中有多少合成數據？為什么不使用MoE架構？
后訓練與RLHF流程是如何進行的？模型評估是如何進行的？
我們什么時候可以見到Llama 4？Meta是否會發展agent？
恰逢Llama 3.1剛剛發布，Meta科學家就現身播客節目Latent Space，秉持著開源分享的精神，對以上問題都作出了清晰的回答。
受訪者Thomas Scialom現任Meta的人工智能研究科學家，領導了Llama 2和Llama 3的后訓練，并參加了CodeLlama、Toolformer、Bloom、GAIA等多個項目。
以下是采訪內容的節選。
Llama 3.1研發思路如何決定參數規模其實LLM的參數規模的選擇需要考慮多種因素，包括scalin

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