Llama 3

Llama 3是Meta公司最新開源發(fā)布的先進(jìn)大型語言模型（LLM），其參數(shù)規(guī)模包括8B和70B兩個版本，標(biāo)志著開源人工智能領(lǐng)域的重要進(jìn)展。作為Llama系列的第三代產(chǎn)品，Llama 3不僅延續(xù)了前代模型的強(qiáng)大性能，還通過一系列創(chuàng)新與優(yōu)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(yīng)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(shù)）和70B（700億參數(shù)）兩種型號，展現(xiàn)了開源人工智能的重要進(jìn)步。作為Llama系列的第三代產(chǎn)品，Llama 3不僅繼承了前代模型的優(yōu)勢，還通過技術(shù)創(chuàng)新和改進(jìn)，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(yīng)用場景，如編程、問題解決、翻譯和對話生成。

Llama 3

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(shù)，適用于需要快速推理和較少計算資源的應(yīng)用場景，同時保持優(yōu)異的性能表現(xiàn)。
Llama-3-70B：此型號為700億參數(shù)的模型，適合處理更復(fù)雜的任務(wù)，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(yīng)用。

未來，Llama 3還將推出400B參數(shù)規(guī)模的模型，目前正在訓(xùn)練中。Meta表示，完成訓(xùn)練后將發(fā)布詳細(xì)的研究論文。

官方網(wǎng)站及資源

官方項目主頁：https://llama.meta.com/llama3/
GitHub模型權(quán)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(jìn)之處

參數(shù)規(guī)模：提供8B和70B兩種參數(shù)規(guī)模，相較于Llama 2，模型的參數(shù)數(shù)量增加，使其能夠更好地捕捉和學(xué)習(xí)復(fù)雜的語言模式。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：Llama 3的訓(xùn)練數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，顯著提升了模型在理解和生成代碼方面的能力。
模型架構(gòu)：采用了更高效的分詞器和分組查詢注意力（Grouped Query Attention，GQA）技術(shù)，提升了推理效率，增強(qiáng)了長文本處理能力。
性能提升：通過改進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練過程，Llama 3在錯誤拒絕率、響應(yīng)對齊和模型響應(yīng)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(qiáng)了模型的安全性和可靠性。
多語言支持：預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中加入了超過30種語言的高質(zhì)量非英語數(shù)據(jù)，為多語言能力奠定了基礎(chǔ)。
推理和代碼生成：在推理、代碼生成和指令跟隨等方面表現(xiàn)出色，更加精準(zhǔn)高效地處理復(fù)雜任務(wù)。

Llama 3的性能評估

據(jù)Meta官方博客，經(jīng)過指令微調(diào)后的Llama 3 8B模型在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K、MATH等基準(zhǔn)測試中，表現(xiàn)優(yōu)于同參數(shù)規(guī)模的Gemma 7B和Mistral 7B模型，而微調(diào)后的Llama 3 70B在MLLU、HumanEval、GSM-8K等基準(zhǔn)測試中同樣超越了Gemini Pro 1.5和Claude 3 Sonnet模型。

Llama 3

此外，Meta還開發(fā)了一套高質(zhì)量的人類評估集，包含1800個提示，涵蓋12個關(guān)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(jìn)行了偏好排名，結(jié)果顯示Llama 3在真實世界場景中的表現(xiàn)非常突出，勝出率至少達(dá)到52.9%。

Llama 3

Llama 3的技術(shù)架構(gòu)

解碼器架構(gòu)：Llama 3采用解碼器（decoder-only）架構(gòu)，適用于自然語言生成任務(wù)。
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(shù)，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(dá)8192個token的序列，使用掩碼技術(shù)確保自注意力不跨越文檔邊界，適合處理長文本。
預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：在超過15TB的token上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，數(shù)據(jù)集質(zhì)量高，為模型提供豐富的語言信息。
多語言數(shù)據(jù)：預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包含超過5%的高質(zhì)量非英語數(shù)據(jù)，涵蓋多種語言，以支持多語言能力。
數(shù)據(jù)過濾與質(zhì)量控制：開發(fā)了一系列數(shù)據(jù)過濾管道，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的高質(zhì)量。
擴(kuò)展性和并行化：通過數(shù)據(jù)并行化、模型并行化和流水線并行化，提升訓(xùn)練效率。
指令微調(diào)：在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，通過指令微調(diào)提升特定任務(wù)表現(xiàn)，如對話和編程。