Meta 科學家揭秘 Llama 3.1：合成數據很重要，MoE 不是必須的

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原標題：Meta 科學家揭秘 Llama 3.1：合成數據很重要，MoE 不是必須的
關鍵字：模型,數據,基準,論文,問題
文章來源：Founder Park
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內容摘要：

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。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。
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，在「新智元」文章的基礎上，Founder Park 有所調整。01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 scaling law、訓練時間、GPU 和硬件的約束

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