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          Meta發(fā)布Llama3,國(guó)內(nèi)大模型或?qū)⒂瓉?lái)重大突破

          共 2874字,需瀏覽 6分鐘

           ·

          2024-04-19 17:11

          Llama 3 來(lái)了!

          就在剛剛,Meta官網(wǎng)上新,官宣了Llama 3 80億和700億參數(shù)版本。

          并且推出即為開(kāi)源SOTA:

          Meta官方數(shù)據(jù)顯示,Llama 3 8B和70B版本在各自參數(shù)規(guī)模上超越一眾對(duì)手。

          8B模型在MMLU、GPQA、HumanEval等多項(xiàng)基準(zhǔn)上均勝過(guò)Gemma 7B和Mistral 7B Instruct。

          而70B模型則超越了閉源的當(dāng)紅炸子雞Claude 3 Sonnet,和谷歌的Gemini Pro 1.5打得有來(lái)有回。

          Huggingface鏈接一出,開(kāi)源社區(qū)再次沸騰。

          眼尖的盲生們還第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)了華點(diǎn):

          Meta更藏了一手4000億參數(shù)+的Llama 3版本,不遜于Claude 3超大杯Opus的那種!

          AI寫(xiě)作助手創(chuàng)企HyperWriteAI的CEO見(jiàn)此已忍不住感慨:

          我們正在步入一個(gè)新世界,一個(gè)GPT-4級(jí)別的模型開(kāi)源并且可以自由訪問(wèn)的世界。

          英偉達(dá)科學(xué)家Jim Fan則認(rèn)為,還在訓(xùn)練中的Llama 3 400B將成為開(kāi)源大模型的分水嶺,改變很多學(xué)界研究和初創(chuàng)公司的發(fā)展方式。

          全面取得SOTA,但8k窗口

          更多技術(shù)細(xì)節(jié),Meta在博客文章中給出。

          架構(gòu)層面,Llama 3選擇了經(jīng)典的僅解碼(decoder-only)式Transformer架構(gòu),采用包含128K token詞匯表的分詞器。

          訓(xùn)練數(shù)據(jù)上看,Llama 3的訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到了15T tokens,全部來(lái)自于公開(kāi)信息,其中5%為非英文數(shù)據(jù),涵蓋30多種語(yǔ)言。

          Llama 3的數(shù)據(jù)量比Llama 2的訓(xùn)練數(shù)據(jù)多7倍,其中代碼比Llama 2多4倍。

          此外,為了提高 Llama 3 模型的推理效率,Meta AI還采用了分組查詢(xún)注意力 (GQA)機(jī)制,在8192個(gè)tokens的序列上訓(xùn)練模型,并使用掩碼確保自注意力不會(huì)跨越文檔邊界。

          結(jié)果,無(wú)論是8B還是70B版本,Llama 3相較于近似規(guī)模的上一代Llama 2,都取得了重大飛躍。

          在迄今為止的8B和70B參數(shù)規(guī)模的模型中,Llama 3都成為了新的SOTA模型。

          在語(yǔ)言(MMLU)、知識(shí)(GPQA)、編程(HumanEval)、數(shù)學(xué)(GSM-8K、MATH)等能力上,Llama 3幾乎全面領(lǐng)先于同等規(guī)模的其他模型。

          除了這些常規(guī)的數(shù)據(jù)集,Meta AI還評(píng)估了Llama 3在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的性能,并為此研發(fā)了一套高質(zhì)量的測(cè)試數(shù)據(jù)集。

          這個(gè)測(cè)試集包含了1800條數(shù)據(jù),涵蓋代碼、推理、寫(xiě)作、總結(jié)等12 個(gè)關(guān)鍵用例,并針對(duì)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)保密。

          結(jié)果,Llama 3不僅大幅超越Llama 2,也戰(zhàn)勝了Claude 3 Sonnet、Mistral Medium和GPT-3.5這些知名模型。

          而在AGIEval、BIG-Bench、ARC-Challenge這些更高階、更困難的數(shù)據(jù)集上,Llama 3的表現(xiàn)同樣可圈可點(diǎn)。

          8B版本在這些任務(wù)上超越了Mistral和Gemma,70B版本則戰(zhàn)勝了Gemini Pro和MoE架構(gòu)的Mixtral,分別斬獲相應(yīng)規(guī)模的SOTA。

          不過(guò)美中不足的是,Llama 3的上下文窗口只有8k,這與現(xiàn)在動(dòng)輒幾十上百萬(wàn)窗口的大模型相比,仿佛還停留在上一代(手動(dòng)狗頭)。

          但也不必過(guò)度擔(dān)憂(yōu),Matt Shumer就對(duì)此持樂(lè)觀態(tài)度,他表示相信在開(kāi)源社區(qū)的努力下,窗口長(zhǎng)度很快就會(huì)擴(kuò)展上去。

          Llama迎來(lái)官方網(wǎng)頁(yè)版

          目前,Llama 3兩種參數(shù)量的基礎(chǔ)和Instruct版本都已上線Hugging Face可供下載。

          此外,微軟Azure、谷歌云、亞馬遜AWS、英偉達(dá)NIM等云服務(wù)平臺(tái)也將陸續(xù)上線Llama 3。

          同時(shí),Meta還表示Llama 3會(huì)得到英特爾、英偉達(dá)、AMD、高通等多家廠商提供的硬件平臺(tái)支持。

          值得一提的是,此次與基礎(chǔ)模型一同發(fā)布的,還有基于Llama 3的官方Web版本,名字就叫Meta AI。

          目前該平臺(tái)有對(duì)話(huà)和繪畫(huà)兩大功能,只用對(duì)話(huà)的話(huà)無(wú)需注冊(cè)登錄、即開(kāi)即用,使用繪畫(huà)功能則需要先登錄賬號(hào)。

          不過(guò),目前該平臺(tái)還不支持中文,也暫未上線文本上傳等功能。

          代碼方面,該平臺(tái)也能夠運(yùn)行一些簡(jiǎn)單的Python程序,但似乎只能輸出文本,涉及到繪圖這樣的任務(wù)就無(wú)法運(yùn)行了。

          總得來(lái)看,這個(gè)網(wǎng)頁(yè)版本還比較初級(jí),但也不妨期待一波后面的更新。

          One More Thing

          一個(gè)小插曲是,其實(shí)在Meta官宣前幾個(gè)小時(shí),微軟的Azure市場(chǎng)已經(jīng)偷跑了Llama 3 8B Instruct版本的消息。

          開(kāi)源模型機(jī)器學(xué)習(xí)在線平臺(tái)Replicate上的Llama 3價(jià)格表也被網(wǎng)友們第一時(shí)間扒拉了出來(lái)。

          但很快,這些“小道消息”就都被404了。

          好在烏龍完了,官方也沒(méi)拖著,關(guān)心開(kāi)源大模型的小伙伴們,可以造作起來(lái)了(doge)。

          源:量子位

          參考鏈接:

          [1]https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/
          [2]https://about.fb.com/news/2024/04/meta-ai-assistant-built-with-llama-3/
          [3]https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B

          可能是全網(wǎng)最全的速查表:Python Numpy Pandas Matplotlib 機(jī)器學(xué)習(xí) ChatGPT等
          ChatGPT 系列研究報(bào)告(50個(gè)PDF),建了一個(gè)資料分享微信群
          搭建完美的技術(shù)寫(xiě)作環(huán)境,第1-8章
          數(shù)據(jù)分析入門(mén):統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)總結(jié)
          ChatGPT、大模型、AI資料分享群

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