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人人都是产品经理

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全网首发,Meta Llama-3 全方位详解
赛博禅心 · 2024-04-19 · via 人人都是产品经理

时隔9个月之后,meta正式发布了Llama3的正式版。模型已经上架,8B和70B模型已经开源,可以免费商用(限制月活不的超越7亿),还有哪些新的信息呢?

关于 Llama

Llama 是由 Meta(FaceBook) AI 发布的一个开源项目,允许商用,影响力巨大。之前发布的 Llama 2,支持 4096 上下文,性能卓越,被认为是 GPT 系列最大的竞争对手(之一)。

Llama-3

Meta 发布了 Meta Llama 3 系列语言模型(LLM),具体包括一个 8B 模型和一个70 B模型在测试基准中,Llama 3 模型的表现相当出色,在实用性和安全性评估中,与那些市面上流行的闭源模型不相上下。

第 1 部分 刚刚发布的Llama-3

中国时间 2024 年 4 月 19 日 0 点 0 分,Meta Llama 3 发布。模型以开源形式提供,包含 8B 和 70B 两种参数规模,涵盖预训练和指令调优的变体。Llama 3 支持多种商业和研究用途,并已在多个行业标准测试中展示了其卓越的性能。

技术信息

Transformer 架构

Meta Llama 3 采用了优化的自回归 Transformer 架构,这种架构专为处理复杂的文本生成任务设计,能够有效提升生成文本的连贯性和相关性。

混合调优

模型结合了监督式微调(SFT)和带人类反馈的强化学习(RLHF),这种混合方法不仅增强了模型的帮助性,也提高了安全性,使得模型在实际应用中更加可靠和符合用户预期。

性能卓越

在多个行业标准基准测试中,特别是在对话类应用中,Meta Llama 3 的表现超过了许多现有的开源聊天模型,显示了其强大的应用潜力,具体后面细说。

数据训练

大的数据

Llama 3 使用了超过 15 万亿令牌的公开在线数据进行预训练,这些数据经过精选,确保模型训练的广泛性和高质量输出。

新的数据

8B 版本数据更新截止至 2023 年 3 月,而 70B 版本则更新至同年 12 月。

30 种语言

虽主要以英语为主,但预训练数据中包含超过 30 种语言的高质量非英语数据

* 大聪明:中文数据不知道用没用「弱智吧」语料

政治正确(雾)

碳排放抵消

Meta 承诺通过其可持续性计划抵消预训练过程中产生的所有 CO2 排放(2290 吨 CO2 等效)。

很守规矩

Llama 3 的使用严格遵守法律法规,确保不被用于任何非法活动,同时强调了对知识产权和合规性的重视。

第 2 部分 技术性能

这次的 Llama 在性能上展现了大幅度提升,包括最直接的 8k 上下文(之前是4k),以及可以更好的完成输出任务。

性能测试

基准测试

  • Meta Llama 3 的 70B 模型在多项基准测试中显示出色的性能,例如在 TriviaQA-Wiki 测试中达到了 89.7% 的准确率,明显优于其他同规模模型。
  • 在内部开发的高质量人类评估集中,该评估集包含了 1,800 个提示,覆盖了 12 个关键用例(包括咨询、编码、创意写作等),Llama 3 在这些实际应用场景中的表现同样卓越。

这里再附一张 Llama 2 和 3 的对比:

现实场景

根据人类评估者的偏好排名,Llama 的 70B 参数模型在实际应用场景中的表现,尤其是在指令跟随方面,相较于其他相当规模的模型表现出了显著的优势。

架构与优化

模型架构

  • Llama 3 采用了自回归 Transformer 架构,这种结构特别适合于处理复杂的文本生成任务,能有效提升文本的连贯性和相关性。
  • 引入了分组查询注意力(Grouped Query Attention, GQA)技术,这不仅提升了大数据处理的效率,还加快了响应速度。

训练和微调

  • 在预训练阶段,Llama 使用了超过 15 万亿令牌的高质量数据集,包括多种语言的文本,以确保模型具有广泛的适用性和优异的性能。
  • 在微调阶段,通过监督式微调(SFT)和带人类反馈的强化学习(RLHF)的混合方法,Llama 显著降低了错误拒绝率,改善了模型的对齐和响应多样性。

性能提升Llama 3 在本次更新中,于推理、代码生成和指令跟随等方面有了明显的能力提升。

第 3 部分 在哪能用

作为一个开源 LLM,你可以通过多种方式来使用:直接用别人部署好的产品,找部署好的接口,或者自己部署

中文还是有问题

直接使用(最简单)

Hugging Face地址在这,进去后直接切模型:https://huggingface.co/chat/

Replicate8B 模型:hat/https://replicate.com/meta/meta-llama-3-8b70B模型:https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b

(刚放上去,只运行了 8 次)

Meta AIMeta 自己拿 Llama 3 做的,这里访问:https://ai.meta.com/注意,这个锁地区。

第三方 API

微软 Azure地址在这:https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/metagenai.meta-llama-3-8b-chat-offer?tab=overview

Replicate他们好卷…Llama 发布1个小时,他们就上线服务了,这俩地址也能走 API8B 模型:hat/https://replicate.com/meta/meta-llama-3-8b70B模型:https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b

自己部署

Meta 项目官网地址在这:https://llama.meta.com/llama-downloads

Github项目地址:https://github.com/meta-llama/llama3

第 4 部分 其他

跟随 Llama 3 发布的,还有 Meta AI 系列,包括:一款手机app,一个网站,还有一堆在 Meta FaceBook 全家桶里的插件

* 大聪明:从中国取的经吧?

APP 能干啥

能当 ChatGPT 用emmmmm…

网页应用能干啥

还是能当 ChatGPT 用emmmmm…

插件能干啥

能在全家桶里用这个看上去很实用!

以上,由本「大聪明」报道。下次还是我🤔

作者:赛博禅心,微信公众号:赛博禅心

本文由 @ 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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