Llama 3

Llama3是什么
Llama3是Meta公司最新开源推出的新一代大型语言模型（LLM），包含8B和70B两种参数规模的模型，标志着开源人工智能领域的又一重大进步。作为Llama系列的第三代产品，Llama3不仅继承了前代模型的强大功能，还通过一系列创新和改进，提供了更高效、更可靠的AI解决方案，旨在通过先进的自然语言处理技术，支持广泛的应用场景，包括但不限于编程、问题解决、翻译和对话生成。

Llama3的系列型号
Llama3目前提供了两种型号，分别为8B（80亿参数）和70B（700亿参数）的版本，这两种型号旨在满足不同层次的应用需求，为用户提供了灵活性和选择的自由度。

Llama-3-8B：8B参数模型，这是一个相对较小但高效的模型，拥有80亿个参数。专为需要快速推理和较少计算资源的应用场景设计，同时保持了较高的性能标准。
Llama-3-70B：70B参数模型，这是一个更大规模的模型，拥有700亿个参数。它能够处理更复杂的任务，提供更深入的语言理解和生成能力，适合对性能要求更高的应用。

后续，Llama3还会推出400B参数规模的模型，目前还在训练中。Meta还表示等完成Llama3的训练，还将发布一份详细的研究论文。
Llama3的官网入口

官方项目主页：https://llama.meta.com/llama3/
GitHub模型权重和代码：https://github.com/meta-llama/llama3/
HuggingFace模型：https://huggingface.co/collections/meta-llama/meta-llama-3-66214712577ca38149ebb2b6

Llama3的改进地方

参数规模：Llama3提供了8B和70B两种参数规模的模型，相比Llama2，参数数量的增加使得模型能够捕捉和学习更复杂的语言模式。
训练数据集：Llama3的训练数据集比Llama2大了7倍，包含了超过15万亿个token，其中包括4倍的代码数据，这使得Llama3在理解和生成代码方面更加出色。
模型架构：Llama3采用了更高效的分词器和分组查询注意力（GroupedQueryAttentionGQA）技术，提高了模型的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，Llama3在减少错误拒绝率、提升响应对齐和增加模型响应多样性方面取得了进步。
安全性：引入了LlamaGuard2等新的信任和安全工具，以及CodeShield和CyberSecEval2，增强了模型的安全性和可靠性。
多语言支持：Llama3在预训练数据中加入了超过30种语言的高质量非英语数据，为未来的多语言能力打下了基础。
推理和代码生成：Llama3在推理、代码生成和指令跟随等方面展现了大幅提升的能力，使其在复杂任务处理上更加精准和高效。

Llama3的性能评估
根据Meta的官方博客，经指令微调后的Llama38B模型在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K、MATH等数据集基准测试中都优于同等级参数规模的模型（Gemma7B、Mistral7B），而微调后的Llama370B在MLLU、HumanEval、GSM-8K等基准测试中也都优于同等规模的GeminiPro1.5和Claude3Sonnet模型。

此外，Meta还开发了一套新的高质量人类评估集，包含1800个提示，涵盖12个关键用例：寻求建议、头脑风暴、分类、封闭式问答、编码、创意写作、提取、塑造角色/角色、开放式问答、推理、重写和总结。通过与ClaudeSonnet、MistralMedium和GPT-3.5等竞争模型的比较，人类评估者基于该评估集进行了偏好排名，结果显示Llama3在真实世界场景中的性能非常出色，最低都有52.9%的胜出率。

Llama3的技术架构

解码器架构：Llama3采用了解码器（decoder-only）架构，这是一种标准的Transformer模型架构，主要用于处理自然语言生成任务。
分词器和词汇量：Llama3使用了具有128K个token的分词器，这使得模型能够更高效地编码语言，从而显著提升性能。
分组查询注意力（GroupedQueryAttentionGQA）：为了提高推理效率，Llama3在8B和70B模型中都采用了GQA技术。这种技术通过将注意力机制中的查询分组，减少了计算量，同时保持了模型的性能。
长序列处理：Llama3支持长达8192个token的序列，使用掩码（masking）技术确保自注意力（self-attention）不会跨越文档边界，这对于处理长文本尤其重要。
预训练数据集：Llama3在超过15TB的token上进行了预训练，这个数据集不仅规模巨大，而且质量高，为模型提供了丰富的语言信息。
多语言数据：为了支持多语言能力，Llama3的预训练数据集包含了超过5%的非英语高质量数据，涵盖了超过30种语言。
数据过滤和质量控制：Llama3的开发团队开发了一系列数据过滤管道，包括启发式过滤器、NSFW（不适合工作场所）过滤器、语义去重方法和文本分类器，以确保训练数据的高质量。
扩展性和并行化：Llama3的训练过程中采用了数据并行化、模型并行化和流水线并行化，这些技术的应用使得模型能够高效地在大量GPU上进行训练。
指令微调（InstructionFine-Tuning）：Llama3在预训练模型的基础上，通过指令微调进一步提升了模型在特定任务上的表现，如对话和编程任务。

如何使用Llama3
开发人员
Meta已在GitHub、HuggingFace、Replicate上开源其Llama3模型，开发人员可使用torchtune等工具对Llama3进行定制和微调，以适应特定的用例和需求，感兴趣的开发者可以查看官方的入门指南并前往下载部署。

官方模型下载：https://llama.meta.com/llama-downloads
GitHub地址：https://github.com/meta-llama/llama3/
HuggingFace地址：https://huggingface.co/meta-llama
Replicate地址：https://replicate.com/meta

普通用户
不懂技术的普通用户想要体验Llama3可以通过以下方式使用：

访问Meta最新推出的MetaAI聊天助手进行体验（注：Meta.AI会锁区，只有部分国家可使用）
访问Replicate提供的ChatwithLlama进行体验https://llama3.replicate.dev/
使用HuggingChat（https://huggingface.co/chat/），可手动将模型切换至Llama3