Meta AI最近发布了LLAMA 3,这是迄今为止最强大的公开可用的大型语言模型。这标志着一个重要的里程碑,因为开源模型现在已经超越或匹配了像GPT-4这样的专有模型的性能。

LLAMA 3有两个版本 - 一个是80亿参数模型,另一个是700亿参数模型。这些模型将很快在AWS、Google Cloud、Hugging Face等各种平台上可以访问。它们还将得到像NVIDIA这样的领先硬件产品的支持。

LLAMA 3的关键重点是可靠性,引入了LL Guard 2和Code Shield等新的信任和安全工具。这些模型还具有扩展的功能、更长的上下文窗口和改进的性能。

Meta AI的LLAMA 3正将自己定位为一个领先的AI助手,承诺提高智能和生产力。这些模型的发布展示了最先进的性能,并具有改进的推理能力、编码和数学能力。这一举措旨在促进各种AI应用程序、工具和优化方面的创新,并着重于社区参与和反馈。

LLAMA 3模型在各种评估类别中都超越了现有的基准,包括Chinchilla、Megatron和GPT-3.5。这些模型可以在Hugging Face上访问,安装说明将在下面的描述中提供。

Meta AI发布LLAMA 3代表了大型语言模型领域的重大进步。这个开源模型已经超越或匹配了像GPT-4这样的专有模型的性能,展示了开源AI领域的快速进步。

LLAMA 3有两个版本:一个是80亿参数模型,另一个是700亿参数模型。这些模型将很快在AWS、Google Cloud和Hugging Face等各种平台上可以访问,并得到像NVIDIA这样的领先硬件产品的支持。

LLAMA 3的关键重点是可靠性,引入了LL Guard 2和Code Shield等新的信任和安全工具。该模型还拥有更广泛的功能,包括更长的上下文窗口和改进的性能。

Meta AI的LLAMA 3正将自己定位为一个领先的AI助手,承诺提高智能和生产力。这两个新模型的发布展示了最先进的性能,并具有改进的推理能力、编码和数学能力。

这一举措旨在促进各种AI应用程序、工具和优化方面的创新,强调社区参与和反馈。LLAMA 3的功能正在被广泛探索,并分享基准测试和其他见解以突出其进步。

Meta AI开发了一套全面的人工评估集,包括1,800个涵盖12个关键用例的提示。这个广泛的评估过程确保了对LLAMA 3能力的公正评估,即使是针对他们自己的建模团队。

这次人工评估的结果令人印象深刻,LLAMA 3 80亿参数模型在各种类别中都超越了现有的基准,如Claude、Sonic、Mistol、Medium和GPT-3.5。该模型的胜率显著高于竞争对手,展示了其在建议、头脑风暴、编码、创意写作、推理和总结等方面的卓越性能。

此外,LLAMA 3模型正在超越Anthropic的Gemini Pro 1.5和Cohere 3 Sonic模型,巩固了其作为当今最领先的开源大型语言模型的地位。这个全面的评估突出了LLAMA 3的无与伦比的能力,使其成为AI领域的游戏规则改变者。

Meta AI已经在各种平台上,包括AWS、Google Cloud、Hugging Face等,广泛提供了新的LLAMA 3模型。这些模型有两个版本 - 80亿参数模型和700亿参数模型 - 允许用户选择最适合自己需求的版本。

要开始使用LLAMA 3,您可以访问Hugging Face上的80亿指令模型,以及700亿参数模型。下面的描述中将提供这些模型的链接,让您可以开始探索和测试这个最先进的开源语言模型的功能。

Meta AI还引入了一个新的集成组件,允许您直接与LLAMA 3模型进行交互。这个组件提供了一个用户友好的界面,您可以在其中输入提示,并亲身体验模型的生成能力。从创建打包清单到探索各种用例,这个集成工具提供了一种方便的方式来体验LLAMA 3的强大功能。

通过利用LLAMA 3模型,您可以解锁广泛的应用程序,包括增强的智能、提高的生产力和先进的推理能力。对编码和数学的关注进一步扩展了该模型的功能,使其成为开发人员和研究人员的宝贵资产。

LLAMA 3模型架构相比其前身LLAMA 2有了显著的进步。主要改进包括:

1. 高效的标记器:LLAMA 3使用了一个拥有12.8万个词汇的标记器,这导致了更高效的语言编码和整体性能的提升。

2. 分组查询注意力:为了提高推理效率,LLAMA 3在80亿和700亿参数模型中都引入了分组查询注意力机制。这使模型能够处理长达8,192个标记的序列,同时在文档边界内保持自注意力,相比LLAMA 2提高了效率。

3. 扩展的训练数据:LLAMA 3的预训练数据集比原始LLAMA 2数据集大7倍,包含超过15万亿个标记的公开数据。这包括4倍的代码示例,使模型能够生成更好的代码并解决现实世界的问题。

4. 多语言能力:为了应对多语言使用场景,预训练数据集包含了超过5%的高质量非英语数据,涵盖30多种语言。尽管这些语言的性能可能无法达到英语水平,但这代表了向更广泛语言支持的重要一步。

5. 严格的数据过滤:为确保训练数据的顶级质量,LLAMA 3的开发采用了严格的数据过滤管道,包括语义去重方法和利用先前LLAMA模型出色的数据识别能力的文本分类器。

6. 最佳数据融合:进行了广泛的实验,以确定将不同数据源融合到最终预训练数据集的最佳方法,进一步增强了模型的功能。

这些架构上的改进,加上扩展和精心挑选的训练数据,使LLAMA 3成为一个高效、多功能和多语言的大型语言模型,为开源AI能力树立了新的标准。

Meta AI发布的Llama 3代表了大型语言模型领域的重大进步。这个开源模型已经超越或匹配了像GPT-4这样的专有模型的性能,展示了其出色的能力。

Llama 3拥有几项关键改进,包括降低了错误拒绝率,增强了推理、代码生成和遵循指令的能力。该模型专注于现实世界应用和全面的人工评估,确保其适应各种用例。

该模型的架构已经过优化,以提高效率,包括更大的词汇表和分组查询注意力机制。由超过15万亿个标记和4倍的代码示例组成的广泛的预训练数据集,进一步提升了Llama 3的性能。

Meta AI对开源原则和社区参与的承诺值得称赞,因为他们旨在促进AI领域的创新和协作。即将发布400亿参数模型的前景令人兴奋,预示着不久的将来会有更大的进步。

总的来说,Llama 3代表了大型语言模型发展的重要里程碑,为开源AI能力树立了新的标准。