Llama 3.1

Llama 3.1官網

您可以在任何地方進行微調、提煉和部署的開源人工智能模型。我們最新的指令調整模型有 80 億、700 億和 4050 億版本可用。

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Llama 3.1簡介

The open source AI model you can fine-tune， distill and deploy anywhere. Our latest models are available in 8B， 70B， and 405B variants.
Llama 3.1 是 Meta 公司發布的一款人工智能模型。它具有以下特點：

包含 8B、70B 和 405B 三個尺寸版本；最大上下文提升到了 128K，支持多語言；代碼生成性能優秀，具有復雜的推理能力。
超大杯 Llama 3.1 405B 是 Meta 迄今為止最強大的模型，也是全球目前最強大的開源大模型。從基準測試結果來看，其在多項測試中表現出色，在某些方面超過了 GPT-4 0125，與 GPT-4o、Claude 3.5 互有勝負。例如，它在 NIH/Multi-needle 基準測試的得分為 98.1，在 ZeroSCROLLS/QuALITY 基準測試的得分為 95.2，在處理復雜信息和整合海量文本信息方面能力較強；在 Human-Eval 基準測試中負責測試的理解和生成代碼、解決抽象邏輯能力方面，與其他大模型的比拼中也稍占上風。
Llama 3.1 405B 使用了超過 15 萬億個 token 進行訓練，是第一個在超過 16000 個 H100 GPU 上進行如此大規模訓練的 Llama 模型。為實現大規模訓練并達到預期效果，研究團隊優化了整個訓練堆棧，保持了模型開發過程的可擴展性和簡單性，選擇標準解碼器 Transformer 模型架構，并采用迭代后訓練程序，改進了預訓練和后訓練的數據數量及質量，還將模型從 16 位精度量化到 8 位精度，以減少計算資源并使其能在單個服務器節點內運行。此外，該模型在設計上注重實用性和安全性，能更好地理解和執行用戶指令，通過多輪對齊構建模型，可精確適應特定使用場景和用戶需求。研究團隊使用合成數據生成絕大多數 SFT 示例，并通過多次迭代改進合成數據質量，以提升模型的泛化能力和準確性。

Meta 公司表示其團隊在 150 多個涵蓋多種語言的基準數據集上對模型性能進行了評估及大量人工評估，得出結論為：旗艦模型在多種任務上與頂尖的基礎模型如 GPT-4、GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 等具有競爭力，同時小型模型在與參數數量相近的封閉和開放模型相比時，也展現出了競爭力。

Meta 為開源模型的“配套設施”提供了誠意支持，Llama 模型支持協調多個組件，包括調用外部工具。發布參考系統和開源示例應用程序，鼓勵社區參與和合作，定義組件接口。通過“Llama Stack”標準化接口，促進工具鏈組件和智能體應用程序的互操作性，模型發布后所有高級功能對開發者開放，包括合成數據生成等高級工作流，并且新開源協議不再禁止用 Llama 3 來改進其他模型（包括最強的 405B 尺寸）。

Meta 首席執行官扎克伯格認為開源大模型正在迅速縮小與閉源模型的差距，他還表示開源 AI 具有諸多好處，如能讓開發人員掌控自己的命運、保護數據，對 Meta 而言有利于發展完整生態系統等，開源將確保全世界更多的人能夠享受 AI 帶來的好處和機會。

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需要注意的是，模型的性能和表現可能會因具體應用場景和數據而有所不同，在實際使用中需根據需求進行評估和選擇。同時，AI 技術仍在不斷發展和進步，未來可能會有新的改進和更新。

Llama 3.1官網入口網址

https://llama.meta.com/

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