Llama 3

Llama 3简介

Meta公司推出了新一代大型语言模型（LLM）Llama 3，拥有80亿和700亿两种参数规模的模型，旨在提供更高效、更可靠的AI解决方案。

Llama 3的型号

Llama 3目前提供8B（80亿参数）和70B（700亿参数）两种型号，满足不同层次的应用需求。

• Llama-3-8B：80亿参数模型，适用于需要快速推理和较少计算资源的应用场景。
• Llama-3-70B：700亿参数模型，适用于对性能要求更高的应用。

Llama 3的改进与优势

• 参数规模：Llama 3提供了8B和70B两种参数规模的模型，能够捕捉和学习更复杂的语言模式。
• 训练数据集：Llama 3的训练数据集比Llama 2大7倍，包含超过15万亿个token，使模型在理解和生成代码方面更出色。
• 模型架构：采用更高效的分词器和分组查询注意力技术，提高推理效率和处理长文本的能力。
• 性能提升：通过改进的预训练和后训练过程，在多个基准测试中优于同等级参数规模的模型。
• 安全性：引入新的信任和安全工具，增强模型的安全性和可靠性。
• 多语言支持：预训练数据中加入超过30种语言的高质量非英语数据，为未来多语言能力打下基础。
• 推理和代码生成：在推理、代码生成和指令跟随等方面展现出大幅提升的能力。

Llama 3的性能评估

根据Meta官方博客，经指令微调后的Llama 3 8B模型在多个数据集基准测试中优于同等级参数规模的模型；微调后的Llama 3 70B在多个基准测试中也优于同等规模的竞争模型。

Llama 3的技术架构

1. 解码器架构：采用标准的Transformer模型架构，主要用于处理自然语言生成任务。
2. 分词器和词汇量：使用具有128K个token的分词器，提高模型处理能力。
3. 分组查询注意力（GQA）：采用GQA技术提高推理效率。
4. 长序列处理：支持长达8,192个token的序列，确保自注意力不会跨越文档边界。
5. 预训练数据集：在超过15TB的token上预训练，提供丰富的语言信息。
6. 多语言数据：预训练数据集包含超过5%的非英语高质量数据，涵盖超过30种语言。
7. 数据过滤和质量控制：开发团队开发了一系列数据过滤管道，确保训练数据的高质量。
8. 扩展性和并行化：采用数据并行化、模型并行化和流水线并行化，实现高效训练。
9. 指令微调（Instruction Fine-Tuning）：在预训练模型的基础上，通过指令微调进一步提升特定任务的表现。

如何使用Llama 3

Meta在GitHub、Hugging Face、Replicate上开源Llama 3模型，开发人员可使用相关工具进行定制和微调。普通用户可通过Meta AI聊天助手或Replicate提供的Chat with Llama进行体验。

• 访问Meta官方资源：Meta AI聊天助手（部分国家可用）
• 访问Replicate提供体验：Chat with Llama
• 使用Hugging Face Chat：手动切换至Llama 3进行体验。