Meta AI最近發布了LLAMA 3,這是迄今為止最強大的公開可用大型語言模型。這標誌著一個重要里程碑,因為開源模型現在已經超越或匹敵專有模型如GPT-4的性能。

LLAMA 3有兩個版本 - 一個是80億參數模型,另一個是700億參數模型。這些模型將很快在AWS、Google Cloud、Hugging Face等各種平台上可以使用,並得到像NVIDIA這樣的領先硬件產品的支持。

LLAMA 3的重點是可靠性,引入了LL Guard 2和Code Shield等新的信任和安全工具。這些模型還擁有更強的功能、更長的上下文窗口和更出色的性能。

Meta AI的LLAMA 3正定位自己為領先的AI助手,承諾提升智能和生產力。這些模型的發布展示了最先進的性能,並具有改進的推理能力、編碼和數學能力。這一舉措旨在促進各種AI應用程序、工具和優化方面的創新,並著重於社區參與和反饋。

LLAMA 3模型在各種評估類別中都超越了現有的基準,包括Chinchilla、Megatron和GPT-3.5。這些模型可以在Hugging Face上獲取,安裝說明將在下面的描述中提供。

Meta AI發布LLAMA 3代表了大型語言模型領域的重大進步。這個開源模型已經超越或匹敵了像GPT-4這樣的專有模型,展示了開源AI領域的快速進步。

LLAMA 3有兩個版本:一個是80億參數模型,另一個是700億參數模型。這些模型將很快在AWS、Google Cloud和Hugging Face等各種平台上可以使用,並得到像NVIDIA這樣的領先硬件產品的支持。

LLAMA 3的重點是可靠性,引入了LL Guard 2和Code Shield等新的信任和安全工具。該模型還擁有更強的功能,包括更長的上下文窗口和更出色的性能。

Meta AI的LLAMA 3正定位自己為領先的AI助手,承諾提升智能和生產力。這兩個新模型的發布展示了最先進的性能,並具有改進的推理能力以及對編碼和數學的關注。

這一舉措旨在促進各種AI應用程序、工具和優化方面的創新,並強調社區參與和反饋。LLAMA 3的功能正在被廣泛探索,並分享基準測試和其他洞見以突出其進步。

Meta AI開發了一套全面的人工評估集,包括1,800個涵蓋12個關鍵用例的提示。這個廣泛的評估過程確保了對LLAMA 3功能的公正評估,即使是針對自己的建模團隊。

這次人工評估的結果令人印象深刻,LLAMA 3 80億參數模型在各種類別中都超越了現有的基準,如Claude、Sonic、Mistol、Medium和GPT-3.5。該模型的勝率顯著高於競爭對手,展示了其在建議、頭腦風暴、編碼、創意寫作、推理和總結等領域的卓越性能。

此外,LLAMA 3模型正在超越Anthropic的Gemini Pro 1.5和Cohere 3 Sonic模型,鞏固了其作為目前領先開源大型語言模型的地位。這個全面的評估突出了LLAMA 3的無與倫比的能力,使其成為AI領域的一個重大突破。

Meta AI已經在AWS、Google Cloud、Hugging Face等各種平台上提供了新的LLAMA 3模型。這些模型有兩個版本 - 一個是80億參數模型,另一個是700億參數模型 - 允許用戶選擇最適合自己需求的版本。

要開始使用LLAMA 3,您可以在Hugging Face上訪問80億指令模型,以及700億參數模型。下面的描述中將提供這些模型的鏈接,讓您可以開始探索和測試這個最先進的開源語言模型的功能。

Meta AI還推出了一個新的集成組件,允許您直接與LLAMA 3模型進行交互。這個組件提供了一個用戶友好的界面,您可以在其中輸入提示,並親身體驗模型的生成能力。從創建打包清單到探索各種用例,這個集成工具提供了一種方便的方式來體驗LLAMA 3的強大功能。

通過利用LLAMA 3模型,您可以解鎖各種應用程序,包括增強的智能、提高的生產力和先進的推理能力。對編碼和數學的關注進一步擴展了該模型的功能,使其成為開發人員和研究人員的寶貴資產。

LLAMA 3模型架構相比其前身LLAMA 2有了重大進步。主要改進包括:

1. 高效的分詞器: LLAMA 3使用了一個擁有12.8萬個詞彙的分詞器,這導致了更高效的語言編碼和整體性能的提升。

2. 分組查詢注意力: 為了提高推理效率,LLAMA 3在80億和700億參數模型中都引入了分組查詢注意力機制。這使模型能夠處理長達8,192個詞彙的序列,同時在文檔邊界內保持自注意力,相比LLAMA 2提高了效率。

3. 擴展的訓練數據: LLAMA 3的預訓練數據集比原始LLAMA 2數據集大7倍,包含超過15萬億個詞彙的公開數據。其中包括4倍以上的代碼示例,使模型能夠生成更好的代碼並解決實際問題。

4. 多語言能力: 為了應對多語言使用情況,預訓練數據集包含超過5%的高質量非英語數據,涵蓋30多種語言。雖然這些語言的性能可能無法與英語相匹敵,但這代表了向更廣泛語言支持的重要一步。

5. 嚴格的數據過濾: 為了確保最高質量的訓練數據,LLAMA 3的開發採用了嚴格的數據過濾管道,包括語義去重方法和利用前LLAMA模型出色的數據識別能力的文本分類器。

6. 最佳數據融合: 進行了大量實驗以確定將不同數據源融合到最終預訓練數據集的最佳方法,進一步增強了模型的功能。

這些架構上的改進,加上擴展和精心挑選的訓練數據,使LLAMA 3成為一個高效、多功能和多語言的大型語言模型,為開源AI能力樹立了新的標準。

Meta AI發布的Llama 3代表了大型語言模型領域的重大進步。這個開源模型已經超越或匹敵了像GPT-4這樣的專有模型,展示了其出色的能力。

Llama 3擁有多項關鍵改進,包括降低了錯誤拒絕率,增強了推理、代碼生成和遵循指令的能力。該模型專注於實際應用和全面的人工評估,確保其適應各種用例。

該模型的架構已經過優化,以提高效率,包括擁有更大的詞彙表和分組查詢注意力機制。由超過15萬億個詞彙和4倍以上代碼示例組成的龐大預訓練數據集,進一步提升了Llama 3的性能。

Meta AI對開源原則和社區參與的承諾值得讚賞,因為他們旨在促進AI領域的創新和協作。即將發布400億參數模型的前景令人興奮,預示著不久的將來會有更大的進步。

總的來說,Llama 3代表了大型語言模型發展的重要里程碑,為開源AI能力樹立了新的標準。