Meta 开源最新的 Llama 3.1 大模型

Meta 开源最新的 Llama 3.1 大模型 其它科技公司都想把 AI 产品买给你们,但扎克伯格(Mark Zuckerberg)选择免费送给你们。Meta 周一宣布了其最新的 Llama 3.1 大模型,其最大规模版本的参数有 4050 亿个,较小规模的版本有 700 亿和 80 亿个参数。Meta 称,Llama 3.1 在基准测试中的表现超过了 OpenAI 的 GPT-4o 和 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet。Meta 表示,Llama 3.1 使用了逾 16,000 个英伟达 H100 GPU 进行训练,它认为相比私有大模型,部署成本会更低。扎克伯格称他与世界各地的开发者、企业和政府官员交流时,他们都表达了不希望被私有封闭供应商锁定的愿望,希望自己能控制模型,而 Llama 3.1 将能满足他们的要求。 via Solidot

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4050亿参数 Meta或将7月23日发布迄今最强大Llama 3模型 Meta公司拒绝对上述消息置评。周五盘中,低开的Meta股价跌幅收窄,盘初曾跌3.6%,午盘跌不足2%,仍将在周四大幅回落超4%后连跌两日,或将刷新6月28日以来收盘低位。去年7月Meta发布的Llama 2有三个版本,最大版本70B的参数规模为700亿。今年4月,Meta发布Llama 3Meta,称它为“迄今为止能力最强的开源LLM”。当时推出的Llama 3有8B和70B两个版本。Meta CEO扎克伯格当时称,大版本的Llama 3将有超过4000亿参数。Meta并未透露会不会将4000亿参数规模的Llama 3开源,当时它还在接受训练。对比前代,Llama 3有了质的飞跃。Llama 2使用2万亿个 token进行训练,而训练Llama 3大版本的token超过15 万亿。Meta称,由于预训练和训练后的改进,其预训练和指令调优的模型是目前8B和70B两个参数规模的最佳模型。在训练后程序得到改进后,模型的错误拒绝率(FRR)大幅下降,一致性提高,模型响应的多样性增加。 在推理、代码生成和指令跟踪等功能方面,Llama 3相比Llama 2有极大改进,使Llama 3更易于操控。4月Meta展示,8B和70B版本的Llama 3指令调优模型在大规模多任务语言理解数据集(MMLU)、研究生水平专家推理(GPQA)、数学评测集(GSM8K)、编程多语言测试(HumanEval)等方面的测评得分都高于Mistral、谷歌的Gemma和Gemini和Anthropic的Claude 3。8B和70B版本的预训练Llama 3多种性能测评优于Mistral、Gemma、Gemini和Mixtral。当时社交媒体的网友评论称,根据基准测试,当前的Llama 3模型不完全是 GPT-4 级别的,但仍在训练中的较大尺寸的模型将达到 GPT-4 级别。英伟达高级科学家Jim Fan认为,Llama 3的推出已经脱离了技术层面的进步,更是开源模型与顶尖闭源模型可分庭抗礼的象征。从Jim Fan分享的基准测试可以看出,Llama 3 400B 的实力几乎媲美 Claude“超大杯”以及新版 GPT-4 Turbo,将成为“分水岭”,相信它将释放巨大的研究潜力,推动整个生态系统的发展,开源社区或将能用上GPT-4级别的模型。此后有消息称,研究人员尚未开始对Llama 3进行微调,还未决定Llama 3是否将是多模态模型;正式版的Llama 3将会在今年7月正式推出。不同于OpenAI等开发商,Meta致力于开源LLM,不过,这个赛道也越来越拥挤。谷歌、特斯拉CEO马斯克旗下的xAI和Mistral 等竞争对手也发布了免费的AI模型。Llama 3问世后,同在4月亮相的4800亿参数模型Arctic击败Llama 3、Mixtra,刷新了全球最大开源模型的纪录。Arctic基于全新的Dense-MoE架构设计,由一个10B的稠密Tranformer模型和128×3.66B的MoE MLP组成,并在3.5万亿个token上进行了训练。相比Llama 3 8B和Llama 2 70B,Arctic所用的训练计算资源不到它们的一半,评估指标却取得了相当的分数。 ... PC版: 手机版:

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