元最新 法学硕士 出去了； 了解 Llama 3。这个开源奇迹不仅仅是另一次升级，很快您就会知道原因。
忘记复杂的术语和技术细节。 Meta Llama 3 旨在简化 AI 并将其带入您的日常应用程序中。 但《Meta Llama 3》与前作有何不同呢？ 想象一下，要求 Meta Llama 3 执行计算、从数据库获取信息，甚至运行自定义脚本 – 所有这些都只需几句话。 听起来不错？ 以下是您需要了解的有关 Meta 最新人工智能举措的所有详细信息。
Meta Llama 3 到底是什么？
Meta Llama 3是Meta开发的最新一代开源大语言模型。 它代表了人工智能的重大进步，建立在其前辈奠定的基础上， 骆驼 1 和 骆驼2。 新的评估集包括 1,800 条提示 穿过 12 个关键用例， 例如
- 寻求建议，
- 集思广益，
- 分类，
- 封闭式问答，
- 编码，
- 创意写作，
- 萃取，
- 居住在一个角色/角色中，
- 开放式问答，
- 推理，
- 重写，
- 总结。
评估涵盖广泛的场景，以确保模型的通用性和现实适用性。
以下是定义 Llama 3 的关键统计数据和功能：
型号尺寸
- 80 亿个参数：Llama 3 较小但高效的版本之一，适用于广泛的应用。
- 700 亿个参数：更大、更强大的模型，在复杂任务中表现出色，并在行业基准上展现出卓越的性能。
训练数据
- 15万亿代币：该模型在包含超过 15 万亿个令牌的广泛数据集上进行训练，该数据集比 Llama 2 使用的数据集大七倍。
- 代码增加 4 倍：训练数据包含的代码量是 Llama 2 的四倍，增强了其处理编码和编程任务的能力。
- 30多种语言：包含涵盖 30 多种语言的高质量非英语数据，使其功能更加丰富，能够处理多语言任务。
培训基础设施
- 24K GPU 集群：训练是在具有 24,000 个 GPU 的定制集群上进行的，每个 GPU 的计算利用率超过 400 TFLOPS。
- 95%有效训练时间：增强的训练堆栈和可靠性机制导致有效训练时间超过 95%，整体效率比 Llama 2 提高了三倍。
热门功能：Llama 3函数调用
Llama 3 中的函数调用功能允许用户通过调用特定关键字或短语在 AI 环境中执行函数或命令。 此功能使用户能够以更加动态和通用的方式与 Llama 3 交互，因为他们可以直接从与 AI 的对话中触发预定义的操作或任务。 例如，用户可以通过简单地提及适当的命令或函数名称来指示 Llama 3 执行计算、从外部数据库检索信息或执行自定义脚本。 此功能增强了 Llama 3 作为虚拟助手或人工智能工具的实用性，从而实现与各种工作流程和应用程序的无缝集成。
紧迫的问题：Llama 3 能做什么而 Llama 1 和 Llama 2 不能做什么？
首先，Meta Llama 3 显着介绍 提高推理能力 与其前身 Llama 1 和 Llama 2 相比。此增强功能使模型能够执行复杂的逻辑运算并更有效地理解数据中的复杂模式。 例如，Llama 3 可以处理高级问题解决任务，提供详细解释，并在不同的信息之间建立联系。 这些功能对于需要批判性思维和高级分析的应用程序特别有益，例如科学研究、法律推理和技术支持，在这些应用程序中，理解复杂查询的细微差别和含义至关重要。
Llama 3 擅长 代码生成 这得益于训练数据集的代码量是其前身的四倍。 它可以自动执行编码任务、生成样板代码并提出改进建议，这使其成为开发人员的宝贵工具。 此外，其代码屏蔽功能可确保生成的代码安全，从而减少漏洞。
更重要的是，与 Llama 1 和 Llama 2 不同，Llama 3 支持多模式（文本和图像） 以及多语言应用程序，涵盖 30 多种语言。 这一功能使其能够在全球范围内使用，从而在不同的语言环境中实现包容性和可访问的人工智能解决方案。
骆驼 3 个手柄 更长的上下文窗口 比它的前辈更好，在长时间的对话或冗长的文档中保持连贯性。 这对于长篇内容创建、详细的技术文档和全面的客户支持特别有用，其中上下文和连续性是关键。
Llama 3 包括复杂的信任和安全工具，例如 羊驼卫士2, 代码盾， 和 网络安全评估 2，这些在 Llama 1 和 Llama 2 中不存在。这些工具通过最大限度地减少生成有害或不安全内容等风险来确保负责任的使用，使 Llama 3 适合敏感和受监管的行业。
Llama 3 优化的架构和训练使其更加强大和高效。 它可在 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等主要云平台上使用，并得到 NVIDIA 和 Qualcomm 等领先硬件提供商的支持。 这种广泛的可访问性和改进的代币效率确保了大规模部署的顺利和经济高效。
如何使用Meta Llama 3？
正如我们提到的，Meta Llama 3 是一种多功能且功能强大的大型语言模型，可用于各种应用程序。 使用 Meta Llama 3 非常简单，可通过以下方式访问 元人工智能。 但你知道如何访问它吗？ 具体方法如下：
- 访问元人工智能：Meta AI 由 Llama 3 技术提供支持，已集成到各种 Meta 平台中，包括 Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger 和网络。 只需访问这些平台中的任何一个即可开始使用 Meta AI。
- 利用元人工智能：一旦您进入Meta平台，您就可以使用Meta AI来完成各种任务。 无论您是想完成工作、学习新信息、创建内容还是与他人联系，Meta AI 都能为您提供帮助。
- 跨平台访问元人工智能：无论您是浏览 Facebook、在 Messenger 上聊天还是使用任何其他 Meta 平台，无论您身在何处，都可以访问 Meta AI。 在平台之间无缝过渡，同时享受 Meta AI 的一致支持。
- 访问 Llama 3 网站：有关Meta Llama 3的更多信息和资源，请访问官方 骆驼 3 网站。 在这里，您可以下载模型并访问入门指南，了解如何将 Llama 3 集成到您的项目和应用程序中。
深入探讨：Llama 3 架构
Llama 3 采用基于 Transformer 的架构，特别是仅解码器的 Transformer 模型。 该架构针对自然语言处理任务进行了优化，由多层自注意力机制、前馈神经网络和位置编码组成。
关键组件包括：
- 分词器：利用128K token的词汇表进行语言编码，有效提升模型性能。
- 分组查询注意力（GQA）：旨在提高推理效率，确保输入数据处理更顺畅。
- 训练数据：在包含超过 15 万亿个令牌的广泛数据集（包括很大一部分代码示例）上进行预训练，从而实现强大的语言理解和代码生成功能。
- 扩大预训练规模：利用详细的缩放法则来优化模型训练，确保在各种任务和数据大小上都有强大的性能。
- 指令微调：监督微调、拒绝采样和偏好优化等训练后技术可提高模型质量并与用户偏好保持一致。
- 信任和安全工具：包括 Llama Guard 2、Code Shield 和 CyberSec Eval 2 等功能，以促进负责任的使用并降低与模型部署相关的风险。
总体而言，Llama 3 的架构优先考虑效率、可扩展性和模型质量，使其成为广泛自然语言处理应用程序的强大工具。
更重要的是？
未来的 Llama 3 型号超过 4000亿个参数 承诺更高的性能和功能，突破自然语言处理的界限。
即将推出的版本 Llama 3 将支持多种模式和语言，扩大其多功能性和全球适用性。
Meta 决定将 Llama 3 发布为 开源 软件促进人工智能社区的创新和协作，促进透明度和知识共享。
由 Llama 3 提供支持的 Meta AI 通过帮助用户更有效地学习、创建内容和连接来提高智能和生产力。 此外，多式联运功能将很快在 雷朋 Meta 智能眼镜，扩展了 Llama 3 在日常互动中的影响力。
特色图片来源： 元
