Llama 3.2

Llama 3.2是Meta公司最新推出的開源AI大模型系列，涵蓋了小型和中型視覺語言模型（11B和90B參數），以及輕量級的純文本模型（1B和3B參數）。該模型專為邊緣設備和移動設備設計，支持128K令牌的上下文長度，并針對高通和聯發科的硬件進行了優化，確保出色的性能表現。

Llama 3.2是什么

Llama 3.2是Meta公司推出的最新開源AI大模型系列，包含多種規格的視覺語言模型（11B和90B參數）以及輕量級的文本模型（1B和3B參數）。該模型特別針對邊緣設備和移動設備進行設計，支持高達128K令牌的上下文長度，并優化了在高通和聯發科硬件上的表現。Llama 3.2在圖像理解和文本處理任務中展現了卓越的性能，能夠通過torchtune進行個性化微調，并使用torchchat進行本地部署，推動了AI技術的開放性和可用性。

Llama 3.2

Llama 3.2的主要功能

視覺與文本處理功能：支持多種圖像推理任務，包括文檔理解、圖像描述和視覺錨定等。
輕量級設計：適合在設備上運行的多語言文本生成和工具調用，保護用戶隱私。
卓越性能：在本地邊緣設備上執行重寫任務和摘要等方面，領先于同類產品。
硬件優化：專門針對高通和聯發科硬件進行了優化。
定制化與部署：利用torchtune進行個性化微調，使用torchchat實現本地部署。

Llama 3.2的技術原理

模型架構：
- 適配器架構：Llama 3.2采用適配器架構，將預訓練的圖像編碼器與語言模型相結合，支持圖像輸入。
- 交叉注意力層：適配器由一系列交叉注意力層構成，將圖像編碼器的表示與語言模型相融合，實現圖像與文本的有效對齊。
訓練流程：
- 預訓練：基于預訓練的Llama 3.1文本模型，添加圖像適配器與編碼器，并在大規模（圖像，文本）對數據上進行預訓練。
- 領域特定訓練：在中型規模的高質量領域數據上進行訓練，以提升模型在特定任務上的表現。
- 知識增強訓練：使用知識增強的（圖像，文本）對數據進行訓練，進一步提升模型的理解能力。
優化策略：
- 剪枝：通過剪枝技術減小模型體積，同時保留其性能。
- 知識蒸餾：利用較大的教師模型訓練較小的學生模型，以提升小模型的性能。
部署方法：
- 本地部署：模型在本地設備上運行，提供即時響應，保護用戶隱私。
- Llama Stack分發：提供標準化接口和工具，簡化在不同環境中使用Llama模型的過程。
安全性：引入Llama Guard 3，過濾文本和圖像輸入提示或文本輸出，增強模型的安全性。