元Meta AI最近發布了他們的LLaMA語言模型的第三代版本,LLaMA 3。這個新模型在性能和功能方面都有顯著的進步,使其成為開發人員和研究人員在各種AI應用程式中的一個引人注目的選擇。

LLaMA 3有兩個預訓練和指令調整的版本,分別有80億和700億個參數。該模型已經在超過15萬億個tokens的數據集上進行了訓練,這是LLaMA 2所使用數據集的7倍。這個擴大的訓練數據包括4倍的程式碼,使LLaMA 3在程式碼生成和其他與編程相關的任務上特別擅長。

由Meta AI提供的基準測試顯示,LLaMA 3的功能非常強大。80億參數版本在各種任務中都優於流行的Galactica 7B和Mistral 7B Instruct模型,包括少樣本學習、問答和數學推理。700億參數的較大模型也能與強大的Chinchilla 1.5B模型相抗衡,特別是在程式碼生成方面。

LLaMA 3的一個關鍵特點是對多步驟任務的增強支持和改進的響應對齊,這表明它在開發更強大和更值得信賴的AI代理方面有很強的重點。此外,Meta AI還引入了新的工具和流程來促進模型的負責任發展和使用,包括LLaMA Guard系統和Cyber SEC Eval框架。

總的來說,LLaMA 3的發布代表了開源語言模型世界的一個重大進步。憑借其出色的性能、擴展的功能和對負責任發展的承諾,LLaMA 3有望成為各種AI應用程式和研究計劃的寶貴資源。

Meta AI發布LLaMA 3標誌著大型語言模型世界的一個重大進步。這個LLaMA系列的最新版本在性能和功能方面都有顯著提升,使其脫穎而出。

一個關鍵亮點是模型在語言微妙性、上下文理解和翻譯、對話生成等複雜任務方面的卓越表現。得益於Meta精煉的後訓練流程,LLaMA 3在可擴展性和性能方面有了大幅提升,可以輕鬆處理多步驟任務,大大降低了錯誤拒絕率,提高了響應對齊度,並增加了模型答案的多樣性。

該模型的功能在推理、程式碼生成和指令遵循等領域得到了大幅提升,這從提供的基準測試中可以看出。LLaMA 3在各種指標上都優於Geman 7B和MISTL 7B Instruct,包括令人印象深刻的數學得分,是競爭對手的三倍。

700億參數版本的LLaMA 3也與強大的Chinchilla Pro 1.5模型進行了比較,在程式碼生成等領域展現了出色的表現,得分81,超過了Chinchilla Pro的71和CLAUDE 3 Sonic的73。

這些性能和功能的提升使LLaMA 3成為一個高度強大和多功能的模型,非常適合各種應用,從語言任務到複雜的問題解決和程式碼生成。隨著開源社區不斷探索和利用這個模型的潛力,AI發展的未來看起來越來越有希望。

Meta AI發布的LLaMA 3已經為大型語言模型設立了新的基準。根據提供的基準測試,LLaMA 3的80億參數版本在各種任務中都優於競爭對手,包括Geman 7B和MISTL 7B Instruct。

基準測試的關鍵亮點包括:

• MLU 5-shot: LLaMA 3 8B得分78.4,而Geman 7B為53,MISTL 7B Instruct為58。
• GPQA Zero-shot: LLaMA 3 8B得分34,而Geman 7B為21,MISTL 7B Instruct為26。
• 數學得分: LLaMA 3 8B在數學任務上的得分明顯更高,是Geman 7B和MISTL 7B Instruct的近3倍。
• 程式碼生成: LLaMA 3 70B的人工評估程式碼生成得分為81,而Geman Pro 1.5為71,CLA 3 Sonic為73。

這些基準測試展示了LLaMA 3在性能和功能方面的顯著提升,特別是在推理、程式碼生成和指令遵循等領域。這使LLaMA 3成為一個高度強大和具有競爭力的大型語言模型,相比之前版本和目前的最先進模型有了巨大的改進。

Meta在LLaMA 3的開發過程中採取了全面的負責任發展方法,著重於信任和安全。他們已經更新了《負責任使用指南》(RUG),提供了有關使用大型語言模型進行負責任發展的全面信息。

他們的系統中心方法包括更新信任和安全工具,包括LLaRD(LLaMA Responsible Development),它已經過優化,支持ML Commons發布的分類法,擴展了對更全面安全類別的覆蓋。

此外,Meta還推出了LLaMA Guard,這是一套使安全功能對開發人員可訪問的工具。其中包括Code Shield,用於評估代碼的安全實踐,以及CyberSec Eval 2,用於檢查潛在的濫用,如不安全的代碼實踐、對網絡攻擊者的有益性、代碼解釋器濫用和提示注入的易受攻擊性。

通過採取主動和透明的信任和安全方法,Meta旨在促進使用LLaMA 3進行負責任開發,同時建立一個圍繞該模型的開放生態系統。

Meta宣布將他們最新版本的LLaMA語言模型LLaMA 3整合到他們的各種應用程式和服務中。這包括將LLaMA 3集成到:

• Facebook
• Instagram
• WhatsApp
• Messenger

用戶現在可以直接在這些應用程式中與LLaMA 3模型互動,獲取實時信息、回答問題和完成各種任務。這種集成使用戶能夠利用LLaMA 3的增強性能、上下文理解和多步驟任務完成等先進功能,而無需離開他們已經在使用的應用程式。

此外,Meta正在在Meta AI推理界面中提供LLaMA 3,使開發人員能夠輕鬆訪問和利用該模型來開發自己的應用程式和項目。這進一步擴大了這個強大語言模型的可訪問性和採用率。

總的來說,LLaMA 3在Meta的應用程式和服務套件中的集成代表了一個重要的里程碑,使先進的AI功能能夠直接提供給用戶和開發人員,推動Meta生態系統內的創新和生產力。

LLaMA 3模型可以通過官方GitHub存儲庫github.com/facebookresearch/llama進行下載和探索。該存儲庫提供了代碼和模型文件的訪問,使開發人員能夠深入了解這個LLaMA系列最新版本的功能。

該存儲庫包括以下關鍵資源:

1. 模型文件: LLaMA 3模型有兩種尺寸 - 80億和700億參數。這些預訓練模型可以下載並用於各種應用程式。

2. 代碼: GitHub存儲庫包含LLaMA 3模型的源代碼,使開發人員能夠了解底層架構,並可能對模型進行微調或調整以適應特定用例。

3. 文檔: 該存儲庫包括詳細的文檔,提供了如何下載、設置和有效使用LLaMA 3模型的指導。

4. 基準測試: 該存儲庫展示了LLaMA 3在各種基準測試上的性能,使用戶能夠將其功能與其他語言模型進行比較。

5. 負責任使用指南: Meta AI已經包含了一份全面的《負責任使用指南》,以確保使用LLaMA 3模型進行應用程式開發的道德和負責任。

通過探索LLaMA 3 GitHub存儲庫,開發人員可以深入了解該模型的功能,實驗代碼,並利用預訓練模型構建創新的AI驅動應用程式。這種開源發布方式與Meta推進人工智能領域,並賦能更廣泛開發者社區的承諾一致。