Llama 3.1是什么？
Llama 3.1是Meta最新推出的開源大語言模型，有三種規格：8B（80億）、70B（700億）和405B（4050）億參數，支持八種語言，具備128K擴展上下文長度。它提供卓越的通用知識、數學計算、多語言翻譯和工具使用能力，開放下載并允許開發者定制和微調。Llama 3.1還包括增強的安全工具和廣泛的合作伙伴支持，適用于多種AI應用開發。
Llama 3.1的主要特性
- 參數規模：Llama 3.1包含三種規格：80億、700億和4050億參數，4050億參數是Llama系列中最強大的模型，具備頂尖的通用知識、數學計算、多語言翻譯和工具使用能力，提升了模型的細致性和復雜任務處理能力。
- 上下文長度：128K上下文長度，能夠處理更長的文本輸入，適用于長文本摘要、復雜對話和多步驟問題解決，提升了模型在長文本處理中的表現。
- 多語言支持：支持包括英語、中文、西班牙語、法語、德語、日語、韓語和阿拉伯語在內的八種語言，增強了模型的全球適用性，適用于多語言翻譯和跨語言處理。
- 模型下載和定制：Llama 3.1模型可以從Meta官方網站和Hugging Face平臺公開下載，允許開發者進行自定義訓練和微調，適應各種應用場景，推動AI技術的普及和創新。
- 高性能和高效訓練：在超過15萬億個標記上進行訓練，并使用超過16,000個H100 GPU進行優化，確保模型的高性能和高效能。預訓練數據日期截止到2023年12月。
- 量化技術：為了應對405B模型的運行需求，Meta把模型數據從16位（BF16）量化減少到8位（FP8），大幅降低了計算資源的需求，令模型能夠在單一服務器節點上運行。
- 增強的安全和防護措施：提供了 Llama Guard 3 和 Prompt Guard 等安全工具，以及 Llama Stack API 的評論請求，旨在促進第三方項目更容易地利用 Llama 模型。
- 廣泛的生態系統支持：Meta 改進了模型的訓練和微調流程，以及模型的推理和部署方式，以便更廣泛地支持開發者和平臺提供商，包括AWS、NVIDIA、Google Cloud等25個合作伙伴提供的即用服務，確保無縫的開發和部署體驗。
Llama 3.1的性能評測
Meta 稱 4050 億參數的?Llama 3.1-405B 在常識、可引導性、數學、工具使用和多語言翻譯等一系列任務中，可與 GPT-4、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等領先的閉源模型相媲美。
此外，8B 與 70B 參數的 Llama 3.1 模型與其他參數量相似的閉源和開源模型相比，也同樣具有競爭力。
如何使用Llama 3.1？
Llama 3.1 現已于?Meta 官網和?Hugging Face?開放下載，包括 AWS、英偉達、戴爾、Azure 和 Google Cloud 在內的超過 25 個合作伙伴也已經準備就緒。
- 模型官網：https://llama.meta.com/
- 模型下載：https://llama.meta.com/llama-downloads
- 博客文章：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/
- HuggingFace地址：https://huggingface.co/collections/meta-llama/llama-31-669fc079a0c406a149a5738f
- GitHub項目：https://github.com/meta-llama/llama-models
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