Llama 3是Meta公司最新開源發布的先進大型語言模型（LLM），其參數規模包括8B和70B兩個版本，標志著開源人工智能領域的重要進展。作為Llama系列的第三代產品，Llama 3不僅延續了前代模型的強大性能，還通過一系列創新與優化，提供了更加高效、可靠的AI解決方案。該模型廣泛適用于編程、問題解答、翻譯和對話生成等多種應用場景。

Llama 3是什么

Llama 3是Meta公司推出的最新一代開源大型語言模型（LLM），提供8B（80億參數）和70B（700億參數）兩種型號，展現了開源人工智能的重要進步。作為Llama系列的第三代產品，Llama 3不僅繼承了前代模型的優勢，還通過技術創新和改進，旨在為用戶提供更高效、更可靠的AI解決方案，適用于多種應用場景，如編程、問題解決、翻譯和對話生成。

Llama 3的系列型號

Llama 3目前提供兩種型號，分別為8B和70B，旨在滿足不同用戶的需求，提供靈活的選擇。

• Llama-3-8B：此型號包含80億個參數，適用于需要快速推理和較少計算資源的應用場景，同時保持優異的性能表現。
• Llama-3-70B：此型號為700億參數的模型，適合處理更復雜的任務，提供更深層次的語言理解和生成能力，適合對性能要求較高的應用。

未來，Llama 3還將推出400B參數規模的模型，目前正在訓練中。Meta表示，完成訓練后將發布詳細的研究論文。

官方網站及資源

• 官方項目主頁：https://llama.meta.com/llama3/
• GitHub模型權重和代碼：https://github.com/meta-llama/llama3/
• Hugging Face模型：https://huggingface.co/collections/meta-llama/meta-llama-3-66214712577ca38149ebb2b6

Llama 3的改進之處

• 參數規模：提供8B和70B兩種參數規模，相較于Llama 2，模型的參數數量增加，使其能夠更好地捕捉和學習復雜的語言模式。
• 訓練數據集：Llama 3的訓練數據集是Llama 2的7倍，包含超過15萬億個token，其中包括4倍的代碼數據，顯著提升了模型在理解和生成代碼方面的能力。
• 模型架構：采用了更高效的分詞器和分組查詢注意力（Grouped Query Attention，GQA）技術，提升了推理效率，增強了長文本處理能力。
• 性能提升：通過改進的預訓練和后訓練過程，Llama 3在錯誤拒絕率、響應對齊和模型響應多樣性方面均取得了顯著提升。
• 安全性：引入了Llama Guard 2等安全工具，增強了模型的安全性和可靠性。
• 多語言支持：預訓練數據中加入了超過30種語言的高質量非英語數據，為多語言能力奠定了基礎。
• 推理和代碼生成：在推理、代碼生成和指令跟隨等方面表現出色，更加精準高效地處理復雜任務。

Llama 3的性能評估

據Meta官方博客，經過指令微調后的Llama 3 8B模型在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K、MATH等基準測試中，表現優于同參數規模的Gemma 7B和Mistral 7B模型，而微調后的Llama 3 70B在MLLU、HumanEval、GSM-8K等基準測試中同樣超越了Gemini Pro 1.5和Claude 3 Sonnet模型。

此外，Meta還開發了一套高質量的人類評估集，包含1800個提示，涵蓋12個關鍵用例，通過與Claude Sonnet、Mistral Medium和GPT-3.5等競爭模型的比較，人類評估者基于該評估集進行了偏好排名，結果顯示Llama 3在真實世界場景中的表現非常突出，勝出率至少達到52.9%。

Llama 3的技術架構

• 解碼器架構：Llama 3采用解碼器（decoder-only）架構，適用于自然語言生成任務。
• 分詞器和詞匯量：使用128K個token的分詞器，提高了語言編碼效率，顯著提升了模型性能。
• 分組查詢注意力（GQA）：采用GQA技術，減少計算量，提升推理效率，同時保持模型性能。
• 長序列處理：支持長達8192個token的序列，使用掩碼技術確保自注意力不跨越文檔邊界，適合處理長文本。
• 預訓練數據集：在超過15TB的token上進行預訓練，數據集質量高，為模型提供豐富的語言信息。
• 多語言數據：預訓練數據集中包含超過5%的高質量非英語數據，涵蓋多種語言，以支持多語言能力。
• 數據過濾與質量控制：開發了一系列數據過濾管道，確保訓練數據的高質量。
• 擴展性和并行化：通過數據并行化、模型并行化和流水線并行化，提升訓練效率。
• 指令微調：在預訓練模型的基礎上，通過指令微調提升特定任務表現，如對話和編程。

如何使用Llama 3

開發者

Meta已在GitHub、Hugging Face和Replicate上開源Llama 3模型，開發者可以使用torchtune等工具對Llama 3進行定制和微調，以滿足特定需求和用例。感興趣的開發者可查看官方的入門指南并下載部署。

• 官方模型下載：https://llama.meta.com/llama-downloads
• GitHub地址：https://github.com/meta-llama/llama3/
• Hugging Face地址：https://huggingface.co/meta-llama
• Replicate地址：https://replicate.com/meta

普通用戶

不熟悉技術的普通用戶可以通過以下方式體驗Llama 3：

• 訪問Meta最新推出的Meta AI助手進行體驗（注意：Meta.AI可能限制區域，僅在部分國家可用）。
• 通過Replicate提供的Chat with Llama進行體驗：https://llama3.replicate.dev/
• 使用Hugging Chat（https://huggingface.co/chat/），可以手動將模型切換至Llama 3。