Llama 3

Llama 3概述

Llama 3是Meta推出的最新一代开源大型语言模型（LLM），具备8B和70B两种不同参数规模，标志着开源人工智能技术的又一次飞跃。作为Llama系列的第三个版本，Llama 3不仅保留了前代模型的强大能力，还通过多项创新和优化，提供了更高效、可靠的AI解决方案，旨在利用先进的自然语言处理技术，支持多样化的应用场景，包括编程、问题解决、翻译和对话生成等。

Llama 3的型号选择

Llama 3目前提供两个型号，分别为8B（80亿参数）和70B（700亿参数）。这两种型号旨在覆盖不同层次的应用需求，给予用户更多的灵活性和选择权。

Llama-3-8B：该版本为8B参数模型，虽然相对较小，但效率极高，拥有80亿个参数。它特别设计用于快速推理和低计算资源的应用场景，同时保持较高的性能水平。
Llama-3-70B：70B参数模型相对更大，拥有700亿个参数，能够处理更复杂的任务，提供更深入的语言理解和生成能力，适合性能要求更高的应用。

未来，Llama 3还将推出400B参数规模的模型，目前正在训练中。Meta也表示，在完成Llama 3的训练后，将发布详细的研究论文。

Llama 3的官方网站

官方项目主页：https://llama.meta.com/llama3/
GitHub模型权重与代码：https://github.com/meta-llama/llama3/
Hugging Face模型：https://huggingface.co/collections/meta-llama/meta-llama-3-66214712577ca38149ebb2b6

Llama 3的改进之处

参数规模：Llama 3提供了8B和70B两种参数规模的模型，相比于Llama 2，参数数量的增加使得其能够捕捉和学习更复杂的语言模式。
训练数据集：Llama 3的训练数据集比Llama 2大了7倍，包含超过15万亿个token，其中代码数据量增加了4倍，这使得Llama 3在理解和生成代码方面表现更为出色。
模型架构：更高效的分词器和分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）技术被应用于Llama 3，提高了模型的推理效率及处理长文本的能力。
性能提升：优化的预训练和后训练流程，让Llama 3在降低错误拒绝率、增强响应对齐及增进模型响应多样性方面有所进展。
安全性：引入新的信任和安全工具如Llama Guard 2，以及Code Shield和CyberSec Eval 2，提升了模型的安全性和可靠性。
多语言能力：在预训练数据中加入30种语言的高质量非英语数据，为未来的多语言能力打下基础。
推理与代码生成：Llama 3在推理、代码生成和指令执行上取得了显著提升，使其在处理复杂任务时愈加精准高效。

Llama 3的性能评估

根据Meta的官方博客，经过指令微调后的Llama 3 8B模型在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K、MATH等基准测试中超越了同等级参数的模型（如Gemma 7B、Mistral 7B），而微调后的Llama 3 70B在MLLU、HumanEval、GSM-8K等基准中也优于同规模的Gemini Pro 1.5和Claude 3 Sonnet模型。

同时，Meta还开发了一套新的高质量人类评估集，包含1800个提示，涵盖12个关键用例，如寻求建议、头脑风暴、分类、封闭式问答、编码、创意写作等。人类评估者依据这一评估集对比了Claude Sonnet、Mistral Medium和GPT-3.5等竞争模型，结果显示Llama 3在真实世界应用中的表现优秀，最低胜出率达52.9%。

Llama 3的技术架构

解码器架构：Llama 3采用解码器（decoder-only）架构，属于标准的Transformer模型架构，主要用于自然语言生成任务。
分词器与词汇量：Llama 3使用具有128K个token的分词器，使得模型能够更高效地处理语言，显著提高性能。
分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）：该技术在8B和70B模型中被应用，以提高推理效率。通过将注意力机制中的查询进行分组，降低了计算负担，同时保持模型性能。
长序列处理：Llama 3支持最长可达8,192个token的序列，利用掩码技术确保自注意力不会跨越文档边界，适合处理长文本。
预训练数据集：Llama 3在超过15TB的token数据上进行预训练，该数据集不仅规模庞大，还有较高质量，为模型提供丰富语言信息。
多语言数据：为支持多语言功能，Llama 3的预训练数据集中包含了超过5%的高质量非英语数据，涵盖30多种语言。
数据过滤与质量控制：开发团队设置了一系列数据过滤程序，包含启发式过滤器、NSFW过滤器、语义去重技术及文本分类器，以确保训练数据的高质量。
扩展性与并行化：在训练过程中运用了数据并行化、模型并行化和流水线并行化技术，使模型能高效使用大量GPU进行训练。
指令微调（Instruction Fine-Tuning）：在预训练模型基础上进行指令微调，进一步提升在具体任务上的表现，如对话和编程任务。