Llama 3

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Llama 3是Meta公司最新開源推出的新一代大型語言模型（LLM），包含8B和70B兩種參數規模的模型，標志著開源人工智能領域的又一重大進步。作為Llama系列的第三代產品，Llama 3不僅繼承了前代模型的強大功能，還通過一系列創新和改進，提供了更高效、更可靠的AI解決方案。

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Llama 3是什么

Llama 3是Meta公司最新開源推出的新一代大型語言模型（LLM），包含8B和70B兩種參數規模的模型，標志著開源人工智能領域的又一重大進步。作為Llama系列的第三代產品，Llama 3不僅繼承了前代模型的強大功能，還通過一系列創新和改進，提供了更高效、更可靠的AI解決方案，旨在通過先進的自然語言處理技術，支持廣泛的應用場景，包括但不限于編程、問題解決、翻譯和對話生成。

Llama 3的系列型號

Llama 3目前提供了兩種型號，分別為8B（80億參數）和70B（700億參數）的版本，這兩種型號旨在滿足不同層次的應用需求，為用戶提供了靈活性和選擇的度。

• Llama-3-8B：8B參數模型，這是一個相對較小但高效的模型，擁有80億個參數。專為需要快速推理和較少計算資源的應用場景設計，同時保持了較高的性能標準。
• Llama-3-70B：70B參數模型，這是一個更大規模的模型，擁有700億個參數。它能夠處理更復雜的任務，提供更深入的語言理解和生成能力，適合對性能要求更高的應用。

后續，Llama 3 還會推出 400B 參數規模的模型，目前還在訓練中。Meta 還表示等完成 Llama 3 的訓練，還將發布一份詳細的研究論文。

Llama 3的官網入口

• 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的改進地方

• 參數規模：Llama 3提供了8B和70B兩種參數規模的模型，相比Llama 2，參數數量的增加使得模型能夠捕捉和學習更復雜的語言模式。
• 訓練數據集：Llama 3的訓練數據集比Llama 2大了7倍，包含了超過15萬億個token，其中包括4倍的代碼數據，這使得Llama 3在理解和生成代碼方面更加出色。
• 模型架構：Llama 3采用了更高效的分詞器和分組查詢注意力（Grouped Query Attention， GQA）技術，提高了模型的推理效率和處理長文本的能力。
• 性能提升：通過改進的預訓練和后訓練過程，Llama 3在減少錯誤拒絕率、提升響應對齊和增加模型響應多樣性方面取得了進步。
• 安全性：引入了Llama Guard 2等新的信任和安全工具，以及Code Shield和CyberSec Eval 2，增強了模型的安全性和可靠性。
• 多語言支持：Llama 3在預訓練數據中加入了超過30種語言的高質量非英語數據，為未來的多語言能力打下了基礎。
• 推理和代碼生成：Llama 3在推理、代碼生成和指令跟隨等方面展現了大幅提升的能力，使其在復雜任務處理上更加精準和高效。

Llama 3的性能評估

根據Meta的官方博客，經指令微調后的 Llama 3 8B 模型在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K、MATH等數據集基準測試中都優于同等級參數規模的模型（Gemma 7B、Mistral 7B），而微調后的 Llama 3 70B 在 MLLU、HumanEval、GSM-8K 等基準測試中也都優于同等規模的 Gemini Pro 1.5 和 Claude 3 Sonnet 模型。

此外，Meta還開發了一套新的高質量人類評估集，包含 1800 個提示，涵蓋 12 個關鍵用例：尋求建議、頭腦風暴、分類、封閉式問答、編碼、創意寫作、提取、塑造角色/角色、開放式問答、推理、重寫和總結。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性能非常出色，最低都有52.9%的勝出率。

Llama 3的技術架構

• 解碼器架構：Llama 3采用了解碼器（decoder-only）架構，這是一種標準的Transformer模型架構，主要用于處理自然語言生成任務。
• 分詞器和詞匯量：Llama 3使用了具有128K個token的分詞器，這使得模型能夠更高效地編碼語言，從而顯著提升性能。
• 分組查詢注意力（Grouped Query Attention， GQA）：為了提高推理效率，Llama 3在8B和70B模型中都采用了GQA技術。這種技術通過將注意力機制中的查詢分組，減少了計算量，同時保持了模型的性能。
• 長序列處理：Llama 3支持長達8，192個token的序列，使用掩碼（masking）技術確保自注意力（self-attention）不會跨越文檔邊界，這對于處理長文本尤其重要。
• 預訓練數據集：Llama 3在超過15TB的token上進行了預訓練，這個數據集不僅規模巨大，而且質量高，為模型提供了豐富的語言信息。
• 多語言數據：為了支持多語言能力，Llama 3的預訓練數據集包含了超過5%的非英語高質量數據，涵蓋了超過30種語言。
• 數據過濾和質量控制：Llama 3的開發團隊開發了一系列數據過濾管道，包括啟發式過濾器、NSFW（不適合工作場所）過濾器、語義去重方法和文本分類器，以確保訓練數據的高質量。
• 擴展性和并行化：Llama 3的訓練過程中采用了數據并行化、模型并行化和流水線并行化，這些技術的應用使得模型能夠高效地在大量GPU上進行訓練。
• 指令微調（Instruction Fine-Tuning）：Llama 3在預訓練模型的基礎上，通過指令微調進一步提升了模型在特定任務上的表現，如對話和編程任務。

如何使用Llama 3

Llama 3已在GitHub和Hugging Face上開源其模型，開發人員可使用torchtune等工具對Llama 3進行定制和微調，以適應特定的用例和需求，感興趣的開發者可以查看官方的入門指南并前往下載部署。普通的用戶可以訪問Meta最新推出的Meta AI助手進行體驗。

Llama 3網址入口

https://llama.meta.com/llama3/

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